本科毕业设计_基于优化神经网络算法的配电网接地故障选线方法

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1、基于优化神经网络算法的配电网接地故障选线方法基于优化神经网络算法的配电网接地故障选线方法摘要配电网单相接地故障选线一直是一个没有很好解决的难题，探究新的选线方法是本领域研究的重要课题。学习矢量量化（LearnVectorQuantization,LVQ）神经网络对初值非常敏感，影响故障选线的诊断精度。遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)具有很强的全局搜索能力和鲁棒性，能够优化LVQ神经网络的初始权值向量，在一定程度上降低算法对初值的敏感性。本文通过分析LVQ神经网络的基本结构及其算法，研究了基于LVQ神经网络的故障选线诊断方法，提出了采用遗传算法优化LVQ神经网络的初始

2、权向量，给出了正确的诊断结果。为了明确遗传算法优化的LVQ神经网络在接地故障选线方面的优越性，与传统的LVQ神经网络方法进行了比较。用Matlab软件对两种方法进行了仿真验证，测试结果表明，与传统的LVQ神经网络选线方法相比，该方法具有训练速度快，误判率低的优点，能够较好的满足电力系统对精度和准确性的要求。关键词：LVQ神经网络；遗传算法；故障选线；配电网基于优化神经网络算法的配电网接地故障选线方法GENETICALGORITHMBASEDONLVQNEURALNETWORKMETHODOFFAULTLINEDETECTIONFORDISTRIBUTIONNETWORKABSTRACTO

3、neofthemajorweakofLearningVectorQuantization(LVQ)neutralnetworkisitssensitivitytotheinitialization,whichaffectsthefaultlineselectionaccuracy.Inthispaper,GeneticAlgorithm(GA)hastheadvantagetooptimizetheinitialvalueofLVQneutralnetworktomakeitlesssensitive.ToovercomeshortcomingsoftheLVQneuralnetwork

4、,thispaperusetheglobalrandomhuntingfunctionoftheGeneticAlgorithmtotraincoefficientsofneuralnetwork.AccordingtoanalyzesthebasicstructureoftheLVQneuralnetworkandstudythediagnosticfaultlineselectionmethod,weuseGeneticAlgorithmmethodofLVQneuralnetworkforfaultline.Theresultsshowthatthismethodhasmoretr

5、ainingspeedandlowerfalsepositivesthanthetraditionalLVQneuralnetworkmethod,andthesystemcanmeetthepowerrequirementsforprecisionandaccuracy.Keywords：LVQneuralnetwork;GeneticAlgorithm(GA);faultlineselection;distributionnetwork基于优化神经网络算法的配电网接地故障选线方法目录1绪论................................................

6、.............11.1课题研究的背景及意义........................................11.2国内外研究现状..............................................21.3课题研究的内容..............................................22配电网单相接地故障特性分析......................................42.1配电网的中性点接地方式......................................42.1.1中性点不

7、接地系统.......................................42.1.2中性点经消弧线圈接地系统...............................52.1.3中性点经高值电阻接地方式...............................62.1.4中性点经低值电阻接地方式...............................62.2配电网单相接地故障稳态特征分析.........