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基于神经网络的接地网故障诊断研究的中期报告
中期报告：
1.研究背景和目的：
随着电力系统的快速发展，接地网在电力系统中的作用越来越重要。接地网故障会导致电力系统的不稳定，甚至引起严重的事故和损失。因此，研究接地网故障诊断技术具有重要意义。神经网络具有自动学习和适应性强的特点，因此可以用于接地网故障诊断。本研究旨在探索基于神经网络的接地网故障诊断方法。
2.研究内容：
（1）收集接地网故障数据，包括故障类型、故障位置、故障电流等。
（2）建立神经网络模型，包括神经网络结构、参数设置等。
（3）对故障数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等。
（4）使用神经网络模型进行故障诊断，比较不同算法的效果。
3.研究进展：
目前，我们已经完成了数据收集和预处理的工作，并建立了神经网络模型。在数据预处理阶段，我们使用了数据清洗、特征提取和特征选择三个步骤。在神经网络模型建立阶段，我们采用了多层感知机（MLP）结构，并设置了合理的参数。目前，我们正在根据神经网络模型对故障数据进行诊断，并比较不同算法的效果。
4.下一步研究计划：
下一步，我们将继续完善神经网络模型，并且根据诊断结果不断优化模型。我们还将比较不同算法的效果，并选择最优的算法进行进一步的研究。除此之外，我们还将进一步探究神经网络在接地网故障诊断中的应用。