小波优化神经网络在故障定位中的应用研究

"基于小波优化神经网络的故障定位算法研究"这一文章主要探讨了在小电流接地系统中，如何有效地定位单相接地故障。文章首先指出，单相接地故障在电力系统中的发生频率非常高，对于供电可靠性和减少停电影响具有重大意义。随着电缆供电的发展，故障定位技术的需求日益增长。 在传统故障定位方法的分析基础上，文章提出了小波优化神经网络的新型算法。小波变换模极大值的奇异性检测在这里起到了关键作用，它能够有效地提取故障暂态电气量的特征信息。这种方法利用小波分析的强大功能，能够捕捉到信号的局部特性，特别是突变点（奇异性），这些信息对于识别故障至关重要。 接下来，文章介绍了神经网络模型在故障定位中的应用。神经网络以其优秀的非线性拟合能力，可以构建一个模型来映射提取出的故障特征与实际故障点的位置。然而，如何找到最佳的网络参数是一个挑战，这里采用了遗传算法，这是一种全局优化策略，能够在大量的可能解中快速找到近似最优解。遗传算法与神经网络相结合，可以更精确地定位故障点，克服了单一方法的局限性。 对比了其他故障定位方法，如S注入法、行波法、区段零序电流相对性定位法以及基于小波包的奇异点检测法，文章指出了它们各自的优缺点。例如，S注入法在高阻接地故障中可能存在误判，行波法的信号检测难度大，而基于区段零序电流的方法需要额外的设备投入和通信支持。这些分析强调了采用小波优化神经网络算法的必要性和优势。 该研究通过结合小波分析的特征提取能力和神经网络的非线性建模，以及遗传算法的全局优化，提出了一种更为高效和准确的故障定位策略。这种综合方法有望改善现有技术的不足，提高故障定位的准确性和实时性，对电力系统的故障管理和自动化有着重要的理论和实践价值。