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  1. 基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法

  2. 基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-08
    • 文件大小：532480
    • 提供者：milllulei

  1. 井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法

  2. 为了解决采用传统经验模态分解的电缆故障测距方法存在的频带混叠问题,以及基于总体平均经验模态分解的电缆故障测距方法受残留白噪声影响等问题,提出了一种基于补充总体平均经验模态分解的井下配电网电缆故障在线双端行波测距方法。该方法通过补充总体平均经验模态分解提取双端故障行波线模分量的固有模态函数,利用基于瞬时频率突变和模极大值的奇异性检测原理进行行波波头标定,从而实现故障点定位。通过在PSCAD/EMTDC环境下搭建基于频变特性电缆线路的6kV井下配电网模型并进行仿真,验证了该方法测距精度高,最大测距误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：256000
    • 提供者：weixin_38564718

  1. 基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法

  2. 针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38715019

  1. 井下电缆在线故障选线及定位方法研究

  2. 针对煤矿井下供电系统发生单相接地故障时故障点位置难以确定、现有离线测距方法测距精度低的问题,分析了井下电缆供电系统单相接地故障特征,提出了一种煤矿井下电缆在线故障选线及定位方法。该方法利用供电系统单相接地故障时暂态零序无功功率在选线频带内的极性选出故障线路,利用有些频带的暂态高频信号与故障距离成一定映射关系的特点,将不同条件下发生故障时得到的系统母线零序电压和线路零序电流作为输入样本对小波神经网络进行故障测距训练,从而实现故障定位。Simulink仿真结果验证了该方法的有效性和精确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38696877

  1. 基于遗传算法优化小波神经网络的井下电缆故障测距方法

  2. 针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离情况的仿真结果表明,基于遗传算法优化的小波神经网络能实现准确故障测距,且较之基于BP算法小波神经网络的测距方法,其在测距精度和收敛时间方面表现更优。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38685793