多层人工神经网络在自适应重合闸首合相及次合相判别中的应用

在自适应分相重合闸中引入人工神经网络（ANN），以便能快速、准确地进行故障类型判别及重合闸相序排定，从而解决因传统重合闸盲合于永久性故障，造成对系统的冲击而引发的一系列问题。结合数字仿真及网络训练，结果证明，这是完全可行的。

自适应重合闸中首合相判据的分析

在微机保护故障选相的基础上，解决了自适应重合问的首合相重合判据问题，使三相重合闸的首合相免于合在永久故障上。另外，对前人提出的最佳重合时间判据进行了补充，并完整地叙述了自适应重合闸的运行过程。