本篇论文旨在研究基于故障历史数据和BP神经网络的接地选线方案，解决我国变电站未安装接地选线装置的问题。通过分析小电流接地系统单相接地故障的特征，提出了一种基于BP神经网络的接地选线方案生成方法。该方法使用变电站配出线路发生单相接地故障的历史数据训练BP神经网络，当变电站再次发生单相接地故障时，利用BP神经网络给出线路试停方案，以提高接地选线的科学性和正确率。
知识点：
1. BP神经网络：BP神经网络是一种常用的神经网络算法，通过反向传播算法来更新权值和阈值，以拟合输入输出之间的关系。在本文中，BP神经网络用于学习小电流接地系统单相接地故障的特征，并生成接地选线方案。
2. 故障历史数据：故障历史数据是指变电站配出线路发生单相接地故障的历史记录，包括故障时间、故障类型、故障位置等信息。这些数据可以用于训练BP神经网络，以提高接地选线的准确性。
3. 小电流接地系统：小电流接地系统是一种常用的电力系统配置，用于保护电力设备和人员的安全。在本文中，小电流接地系统单相接地故障的特征是研究的重点。
4. 接地选线：接地选线是指当电力系统发生单相接地故障时，快速和准确地查找并断开故障线路的过程。基于BP神经网络的接地选线方案可以提高接地选线的科学性和正确率。
5. 机器学习：机器学习是一种人工智能技术，能够使计算机系统自动学习和改进其性能。在本文中，机器学习用于学习小电流接地系统单相接地故障的特征，并生成接地选线方案。
6. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，能够学习和表示复杂的数据模式。在本文中，深度学习用于学习小电流接地系统单相接地故障的特征，并生成接地选线方案。
7. 电力系统：电力系统是一种复杂的系统，包括电力 devices、电力 transmission 和电力 distribution。电力系统的安全和可靠性是非常重要的，在本文中，电力系统的安全和可靠性是研究的重点。
8. 数据建模：数据建模是指根据实际情况建立数学模型，以便于分析和预测电力系统的行为。在本文中，数据建模用于建模小电流接地系统单相接地故障的特征，并生成接地选线方案。
9. 专业指导：专业指导是指电力行业专家的建议和指导。在本文中，专业指导用于指导研究和应用基于BP神经网络的接地选线方案。
本篇论文旨在研究基于故障历史数据和BP神经网络的接地选线方案，解决我国变电站未安装接地选线装置的问题，提高电力系统的安全和可靠性。
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