基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究

吴浩<sup>1; 2</sup>; 李群湛<sup>1</sup>; 夏焰坤<sup>1</sup>; 刘炜<sup>1</sup>

引用本文:	吴浩,李群湛,夏焰坤,等.基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究[J].电力系统保护与控制,2012,40(7):43-49.
	,et al.[J].Power System Protection and Control,2012,40(7):43-49

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基于概率神经网络的广域后备保护故障判别研究
吴浩¹, 李群湛, 夏焰坤, 刘炜
1.西南交通大学电气工程学院，四川成都 610031 2.四川理工学院自动化与电子信息学院，四川自贡 643000

摘要:

广域后备保护采集各节点相关信息，以判别电网某区域的故障元件。利用PNN的良好分类和容错能力，提出了基于PNN的广域后备保护故障判别新方法。以线路故障方向元件、线路距离Ⅱ段测量元件、主保护动作状态为PNN网络输入，利用确定故障下的状态信息矩阵作为训练样本，训练PNN网络；再用随机故障时的元件状态信息向量作为测试样本，通过大量仿真实验，模拟了多种信息不准确情况下的故障判别结果。实验证明基于PNN网络的广域后备保护故障判别，具有很好的容错性和正判能力。

关键词: 广域后备保护元件状态信息 PNN网络故障判别容错性

DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.07.008

分类号:

基金项目:人工智能四川省重点实验室项目(2010RY005)

,et al

Abstract:

Key words:

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