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基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法研究
摘要：
本文针对小电流接地系统的故障选线问题，提出了一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障选线方法。该方法利用RBF神经网络对小电流接地系统的各个负荷和发电机的电压和电流进行建模，获取系统的电气信息。然后，利用粒子群优化算法对模型进行训练，得到故障的选线结果。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地解决小电流接地系统的故障选线问题，具有一定的工程应用价值。
关键词：小电流接地系统；故障选线；粒子群优化；RBF神经网络
Abstract:
Inthispaper,afaultlineselectionmethodbasedonparticleswarmoptimizationandRBFneuralnetworkisproposedforthefaultlineselectionprobleminsmallcurrentgroundingsystem.ThemethodusesRBFneuralnetworktomodelthevoltageandcurrentofeachloadandgeneratorinthesmallcurrentgroundingsystemandobtaintheelectricalinformationofthesystem.Then,theparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtotrainthemodelandobtainthefaultlineselectionresults.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelysolvethefaultlineselectionprobleminsmallcurrentgroundingsystemandhascertainengineeringapplicationvalue.
Keywords:smallcurrentgroundingsystem;faultlineselection;particleswarmoptimization;RBFneuralnetwork
一、研究背景
随着电力系统的不断发展，小电流接地系统已被广泛应用于电力系统中。它具有经济、可靠等优点，但也存在一些问题，如接地电流过大、接地电压过高、地电位的抬升等问题。这些问题可能会导致系统的故障，从而影响电力系统的稳定运行。因此，研究小电流接地系统的故障选线方法对于保证电力系统稳定运行具有重要意义。
二、研究内容
本文提出了一种基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法。该方法主要包括以下几个步骤：
1.对小电流接地系统的各个负荷和发电机的电压和电流进行采样获取电气信息；
2.利用RBF神经网络对采样得到的电气信息进行建模，得到小电流接地系统的电气特征；
3.基于粒子群优化算法对RBF神经网络进行训练，得到故障的选线结果；
4.根据训练得到的模型，对小电流接地系统进行故障选线，得到最优的选线结果。
三、实验结果
为了验证本文所提出的方法的有效性，本文在PSCAD/EMTDC软件上构建了一个小电流接地系统，利用其进行实验测试。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地解决小电流接地系统的故障选线问题，具有一定的工程应用价值。
四、总结
本文提出了一种基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法。该方法能够有效地解决小电流接地系统的故障选线问题，在工程应用中具有一定的实际价值。然而，由于训练集的限制，该方法还需要进一步的改进和完善。