基于提升小波和神经网络的超高压电网故障类型识别

作者：王忠民; 乐全明; 杨光亮; 郁惟镛; 张沛超; 章启明; 周岚

来源：华东电力, 2006, (02): 29-33.

• 故障诊断
• 故障类型识别
• 录波数据
• BP网络
• 提升小波
• 共轭梯度法 fault diagnosis
• fault classification
• recording oscillograph data of fault
• BP network
• lifting wavelet
• conjugate gradient method

电力调度中心为进一步提高故障类型识别率和计算速度,利用提升小波和BP网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用db5提升小波对故障电流进行分解,将分解到的(0,375)Hz频率段的系数输入到BP神经网络;为了提高算法的收敛速度,采用共轭梯度法训练该神经网络。通过ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试,结果表明该模型具有很高的识别率和收敛速度。

• 单位
  上海市电力公司; 上海交通大学