基于小波优化神经网络的故障定位算法研究.pdf

《基于小波优化神经网络的故障定位算法研究》这篇论文主要探讨了在小电流接地系统中，如何利用小波变换和神经网络的优化算法进行故障定位。该研究结合了两种技术的优势，以提高故障定位的精度和鲁棒性。 论文分析了单相接地故障的暂态电气量特征。在故障发生时，系统的电气参数会发生显著变化，这些变化包含着关于故障位置的重要信息。通过小波变换，可以有效地提取这些特征。小波变换具有良好的时间频率局部化特性，能够捕捉到信号的局部奇异性和瞬变特性，尤其是小波变换的模极大值方法，能够检测到信号的突变点，这对于识别故障非常有用。 接下来，论文构建了一个基于遗传算法优化的神经网络模型。遗传算法是一种全局优化方法，能够避免陷入局部最优，寻找更接近全局最优解的解决方案。神经网络则以其强大的非线性拟合能力，能够建立故障特征与故障点位置之间的复杂映射关系。通过遗传算法优化神经网络的权重和阈值，使得网络能够更精确地学习和再现故障特征与位置的关联。 在实现故障定位的过程中，论文的算法首先利用小波变换对故障暂态电气量进行奇异性检测，提取关键特征，然后将这些特征输入到优化后的神经网络中，由神经网络进行计算，输出故障点的位置。由于遗传算法的全局寻优能力和神经网络的非线性拟合能力相结合，该方法能够对各种故障条件下的定位误差进行有效控制。 仿真实验结果显示，该故障定位算法的相对误差不超过1.5%，表明其具有很高的定位精度。而且，这种方法不受故障点位置、故障点电阻和相角变化的影响，增强了算法的适用性和稳定性。 总结来说，这篇论文提出的小波优化神经网络故障定位算法，通过结合小波变换的特征提取能力和遗传算法优化的神经网络模型，提供了一种高效、准确且鲁棒的故障定位方法，对于提升电力系统故障诊断的效率和可靠性具有重要的理论和实践意义。这一研究对于电力系统运维、故障预防以及设备维护等方面都具有较高的参考价值。