基于KSOM-Elman网络的配电网故障定位方法

作者：郇金昊; 李绍伟; 陈盛开

来源：吉林电力, 2021, 49(06): 10-21.

DOI：10.16109/j.cnki.jldl.2021.06.003

• 配电网故障定位
• 行波测距
• KSOM-Elman神经网络

针对配电网分支较多、故障数据特征不明显引起的故障定位困难的问题,提出了一种基于行波测距和核自组织特征映射网(kernel self-organizing feature maps, KSOM)-Elman神经网络的故障定位方法。首先利用行波法和小波变换进行故障测距,搜寻故障可疑分支;其次在传统自组织特征映射网神经网络中引进高斯核函数,构建KSOM网络聚类器,将无标签故障样本数据分组,并结合Elman神经网络对聚类数据进行监督训练和学习,从而判断故障分支,精确定位故障点位置;最后将KSOM-Elman神经网络与其他神经网络的定位结果对比。经过仿真验证,该方法可靠有效,定位效果优于其他网络。

• 单位
  广东电网有限责任公司肇庆供电局; 东北电力大学; 广州供电局