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SOM-BP復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不接地IT系統(tǒng)對地絕緣故障相判別中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-04-20 15:51

  本文選題:不接地IT系統(tǒng) + 對地絕緣故障。 參考:《船電技術(shù)》2016年12期


【摘要】:分析了不接地IT系統(tǒng)故障前后對地電壓變化量隨接地電阻的變化過程,得出了故障前后系統(tǒng)對地電壓變化量與故障相別的關(guān)系。對地電壓變化量最大相的相位滯后相或者超前相為故障相,N線發(fā)生故障時(shí)系統(tǒng)對地電壓變化量較小。結(jié)合SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),提出了基于SOM-BP復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障相判別方法。利用實(shí)際工程試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試,結(jié)果表明SOM-BP復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后能夠準(zhǔn)確判斷故障相別。
[Abstract]:The variation process of ground voltage with grounding resistance before and after failure of ungrounded IT system is analyzed, and the relationship between the variation of ground voltage and fault is obtained. When the phase hysteresis phase of the maximum phase of the ground voltage variation is the fault phase or the leading phase is the fault phase, the variation of the system voltage to the ground is small when the fault occurs. Combining the advantages of SOM neural network and BP neural network, a fault phase discrimination method based on SOM-BP compound neural network is proposed. The test results show that the SOM-BP neural network can accurately judge the fault phase after training.
【作者單位】: 解放軍65056部隊(duì);
【分類號】:TP183

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本文編號:1778420

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