%0 Journal Article
%T 基于小波神经网络的电力系统振荡和故障识别
%A 孙雅明
%A 张兆宁
%A 林湘宁
%A 毛鹏
%J 电力系统自动化
%D 2002
%X 目前距离保护中的振荡闭锁元件都不同程度地导致振荡中故障的延时及无选择切除，基于此，文中综合小波变换以及神经网络的突出优点，构建了一种新型的小波神经网络模型，并给出了其相应的算法，以此小波神经网络实现了高压输电线路距离保护中基于暂态信号的系统振荡闭锁元件。理论分析及大量EMTP仿真实验表明：充分训练学习后的小波网络能够正确、快速地识别系统振荡和各种故障情况，即使是系统振荡时最不利情况下的线路轻微故障，亦能获得比较满意的结果，且此方法具有较高的可靠性
%K 小波神经网络
%K 系统振荡
%K 故障检测
%K 小波神经网络
%K 系统振荡
%K 故障检测
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/10874?st=article_issue