期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法
被引量:
11
1
作者
彭湃
周羽生
+3 位作者
高云龙
刘让姣
安正洲
熊杰
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2015年第12期64-69,共6页
针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量...
针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量,采用局部搜索算子改进的遗传算法去优化神经网络的初始权值向量,解决了网络对初始权值的敏感性问题。加速网络的收敛过程,提高网络的聚类精度,实现对不同故障类型进行故障线路的快速、准确识别。仿真结果表明,该方法有效地减少了传统学习量量化神经网络选线的误判几率,提高了选线速度和精确度。
展开更多
关键词
配电网
遗传算法
学习量量化
小波分析
故障选线
下载PDF
职称材料
题名
GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法
被引量:
11
1
作者
彭湃
周羽生
高云龙
刘让姣
安正洲
熊杰
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2015年第12期64-69,共6页
文摘
针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量,采用局部搜索算子改进的遗传算法去优化神经网络的初始权值向量,解决了网络对初始权值的敏感性问题。加速网络的收敛过程,提高网络的聚类精度,实现对不同故障类型进行故障线路的快速、准确识别。仿真结果表明,该方法有效地减少了传统学习量量化神经网络选线的误判几率,提高了选线速度和精确度。
关键词
配电网
遗传算法
学习量量化
小波分析
故障选线
Keywords
distribution network
genetic algorithm(GA)
learn vector quantization(LVQ)
wavelet analysis
fault line selection
分类号
TM713 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法
彭湃
周羽生
高云龙
刘让姣
安正洲
熊杰
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2015
11
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部