基于改进BP神经网络的接地故障定位研究

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1、第39卷第2期四川I电力技术Vo1．39，No．22016年4月SichuanElectricPowerTechnologyApr．。2016基于改进BP神经网络的接地故障定位研究朱雁斌(云南电网有限责任公司昆明供电局，云南昆明650011)摘要：考虑到经典的小渡包频带能力特征提取方法不将频率时变特性进行考虑而统计全部的频带，而且经典的小波能量谱算法没有将每个分解频带的能量随着时间轴分布特性进行充分考虑，提出使用卷积小波包能量矩对单相接地故障信息的特征向量进行提取，从而为单相接地故障定位的判断提供依据。使用BP神经网络建立配电网单

2、相接地故障的定位算法；由于常规BP神经网络容易陷入局部最小值，并且有算法收敛慢、训练时间长等问题，提出使用遗传算法对BP神经网络进行优化，同时为提高遗传算法优化效率，使用混合编码方式对遗传算法进行改进。最后通过实验验证所提出的改进型BP神经网络的接地故障定位算法的性能，结果表明，故障定位的精度有了较大的改善，验证了所提出方法的可行性。关键词：接地故障；BP神经网络；改进遗传算法；故障定位Abstract：Thefrequencybandfeatureextractionmethodofclassicalwaveletpacketd

3、oesnotconsiderthefrequencytimevar—yingcharacteristics，andtheclassicalwaveletenergyspectrumalgorithmalsodoesnotconsiderthatthefeaturesofeveryde—composedfrequencybandenergyaredistributedalongwithtime．Thefeaturevectorofsingle—phaseearthfaultinformationisextractedbyconvol

4、utiontypeofwaveletpacketenergymoment，whichprovidesareferenceforthedeterminationofsingle—phaseearthfaultlocation．BPneuralnetworkisusedtoestablishthelocationalgorithmofsingle—phaseearthfault．BecausetheconventionalBPneuralnetworkiseasytofailintolocalminimum，andthealgorit

5、hmisslowandthetrainingtimeislong，thegeneticalgorithmisusedtooptimizeBPneuralnetwork，andthehybridencodingisusedtoimprovetheefficiencyofgenet—icalgorithm．Finally，theperformanceoftheimprovedBPneuralnetworkisverifiedbytheexperiments．Theresultsshowthattheaccuracyoffauhloca

6、tionisgreatlyimprovedandthefeasibilityoftheproposedmethodisverified．Keywords：groundfault；BPneuralnetwork；improvedgeneticalgorithm；faultlocation中图分类号：TM855文献标志码：A文章编号：1003—6954(2016)02—0037—04最后使用小波神经网络建立故障特征分量和故障点0引言位置的映射非线性关系，从而进行接地故障的识别定位。文献[9]中使用小波函数对常规BP神经网近年来电力部门

7、针对配电系统故障进行数据统络的隐含层激励函数进行改造，使用接地故障时的计，发现其中60％以上的配电系统故障属于单相接暂态电流信号的有功、无功功率以及小波能量作为地引起的。因此，对于电力部门来说，快速定位故障神经网络的输入向量，使用动量项提高BP神经网线路位置及时解决单相接地引起的配电系统故障是络的训练速度。文献[10]中使用本征模函数能量目前急需研究解决的主要问题之一，也是相关科学矩的方法对接地故障时的暂态电流信号进行特征提工作者研究的热点问题之一。。取，之后使用三层小波神经网络建立故障定位识别文献[5]中使用卷积型小波包能量矩对

8、接地故模型。障时暂态电流信号提取特征向量，使用免疫粒子群低压配电网中最为容易出现的接地故障应属小优化对神经网络进行优化并建立精确快速识别接地电流接地，即常说的中性点非有效接电，由于配电网故障的识别定位模型。文献[6—8]中对小电流接出现分支非常多，