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基于S变换的神经网络对自闭贯通线的故障测距
作 者: 高晖
导 师: 束洪春
学 校: 昆明理工大学
专 业: 电力系统及其自动化
关键词: 自闭/贯通线 测距装置 S变换 BP神经网络 噪声干扰信号 间谐波
分类号: TM72
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 28次
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内容摘要
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铁路自闭/贯通线是铁路电力系统的重要组成部分,它对供电可靠性要求很高。随着铁路线路的里程快速发展和铁路运输能力的不断提高,铁路自闭贯通线故障点的快速定位,对铁路的经济运行与安全运行有很重要的意义。目前铁路配电网的测距装置有相当部分沿用电力配电网,这些测距装置大多基于阻抗法测距也有少部分基于行波法,它们并没有针对铁路自闭贯通线路的特殊性,其测量精度也不够准确,没有满足铁路运行的实际需要。本文把基于S变换的BP神经网络首次应用到10kV铁路自闭贯通线路的故障测距。首先对自闭贯通线的线路结构特点进行了分析,利用自闭贯通线路现有的电压互感器与电流互感器来测量信号,对自闭贯通线发生单相接地时不同位置、不同故障过渡电阻、不同故障角的各种情况故障情况下进行仿真,得到的故障暂态电压电流信号进行S变换作为神经网络的训练样本,并把这些样本代入BP神经网络进行训练,获得了比较满意的试验结果。由于各种噪声干扰信号含有大量的间谐波,它的频率范围不确定,因此在工频整次频率上体现的幅值相对较小,利用S变换短窗能量法获得的低频的几个整次工频频率能量和作为神经网络的输入样本,从而有效地剔除了各种噪声干扰信号。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-7 第一章 绪论 7-13 1.1 引言 7 1.2 自闭贯通线路的结构及特点 7-8 1.3 自闭贯通线路故障测距的现状 8-11 1.4 本文所做的工作及创新点 11-13 第二章 自闭贯通线路的建模与分析 13-21 2.1 引言 13 2.2 使用软件简介 13 2.3 自闭贯通线系统建模 13-14 2.4 测量信号的获取 14-15 2.5 部分仿真结果及分析 15-18 本章小结 18-21 第三章 S变换的原理及短窗能量法 21-35 3.1 引言 21-22 3.2 S变换的原理 22-24 3.3 S变换的特点 24-25 3.4 S变换在电力系统中的应用举例 25-29 3.4.1 原理分析 25-26 3.4.2 算例分析 26-29 3.5 利用S变换的短窗能量计算故障距离 29-33 3.5.1 测量端电压电流线模模量的选取 29 3.5.2 暂态能量 29-30 3.5.3 能量法故障测距的步骤 30-31 3.5.4 特征频率的暂态能量 31-33 本章小结 33-35 第四章 人工神经网络及BP网络 35-49 4.1 引言 35 4.2 人工神经网络 35-41 4.2.1 人工神经网络的背景 35-36 4.2.2 人工神经网络研究方向及应用 36-38 4.2.3 神经网络的一般特征及模型 38-40 4.2.4 神经网络的学习算法 40-41 4.2.5 人工神经网络的优点 41 4.3 BP神经网络 41-48 4.3.1 BP模型的背景 41-42 4.3.2 BP模型 42-44 4.3.3 隐含层节点数的确定 44 4.3.4 BP神经网络的运行过程 44-47 4.3.5 BP网络的优缺点 47-48 本章小结 48-49 第五章 基于S变换的神经网络故障测距算法 49-59 5.1 引言 49 5.2 建模工具介绍 49-50 5.3 BP网络的结构设计 50-51 5.3.1 输入层与输出层的设计 50 5.3.2 隐含层层数选择 50 5.3.3 隐层神经元数目的选择 50-51 5.4 BP网络的训练 51-54 5.4.1 训练样本的选取 51 5.4.2 样本数据的预处理 51-53 5.4.3 BP网络结构 53-54 5.4.4 误差准则函数 54 5.4.5 训练的停止条件 54 5.5 故障位置的BP神经网络检测 54-57 本章小结 57-59 第六章 结论与展望 59-61 6.1 结论 59 6.2 论文的不足及今后工作的方向 59-61 致谢 61-63 参考文献 63-67 附录—攻读硕士期间发表的论文 67
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 输配电技术
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