LVQ神经网络在配电网故障定位中的应用

"基于LVQ神经网络的配电网故障定位方法" 在电力系统中，故障定位是保障供电稳定和快速恢复的重要环节。对于配电网来说，由于其线路复杂、分支众多的特点，故障定位尤为困难，尤其是单相接地故障。传统的故障定位方法往往依赖于电流和电压的测量，但这些方法在某些情况下可能无法提供足够的精度。本文针对这一问题，提出了一种基于学习向量量化（LVQ）神经网络的配电网故障定位方法。 LVQ神经网络是一种监督学习的前馈神经网络，它通过调整网络中的原型向量来实现对输入数据的分类。在配电网故障定位的应用中，LVQ网络可以用来识别不同分支上故障点反射的行波信号。行波是电力系统中故障发生时产生的电磁波，它们沿着线路传播并反射回来，具有独特的时延和幅值特征。这些特征可以作为LVQ网络的输入，通过训练网络对各分支的行波特征进行学习和分类，从而确定故障发生的分支。 在本文的研究中，首先分析了单相接地故障定位的难点，如信号的非线性、噪声干扰以及多路径反射等问题。然后，作者提出了结合C型行波测距法与LVQ神经网络的方法。C型行波测距法利用故障点前后行波到达时间差来计算故障距离，而LVQ网络则用于进一步处理和识别行波信号，以提高定位的准确性。 为了验证LVQ神经网络的有效性，作者对比了传统的反向传播（BP）神经网络。BP网络是一种常用的神经网络模型，适用于处理非线性问题，但在处理分类问题时可能不如LVQ网络精确。通过对模拟数据的仿真，结果显示在解决配电网单相接地故障精确定位问题上，LVQ神经网络的表现优于BP神经网络，表明LVQ网络在特征提取和模式识别方面具有更高的效率和准确性。 该研究提供了一种新的配电网故障定位策略，利用LVQ神经网络的优势，能够更准确地定位单相接地故障，有助于提升电力系统的故障诊断和恢复能力。这种技术对于提升电力系统的可靠性和安全性具有重要的实践意义，特别是在大规模智能电网的发展中，能够为实时故障检测和快速响应提供技术支持。