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应用小波神经网络闭锁发电机失磁保护的研究

Study of applying wavelet neural network to lock loss-of-excitation protection of generator

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【作者】 朱洪波黄家栋刘兴杰

【Author】 ZHU Hong-bo, HUANG Jia-dong, LIU Xing-jie(Electric Power Engineering Dept., North China Electric Power Univ., Baoding 071003, China)

【机构】 华北电力大学电力工程系华北电力大学电力工程系 河北保定071003河北保定071003河北保定071003

【摘要】 在发电机机端或主变高压侧发生短路以及振荡的情况下 ,发电机失磁保护都可能发生误动 ,因此在振荡与短路故障的情况下使失磁保护不误动是失磁保护所要解决的关键问题。基于小波变换和神经网络的优点 ,提出一种用小波神经网络来闭锁短路与振荡情况的方法。

【Abstract】 Under the condition of short-circuit and oscillation,on the generator terminal or the high voltage side of the main transformer mal-operation may occur in the loss-of-excitation protection of the generator. To avoid the mal-operation of the loss-of-excitation protection under oscillation and short-circuit faults is a key problem for loss-of-excitation protection. Based on the merits of wavelet transform and neural network, a new method to lock short-circuit and oscillation using wavelet neural network was put forward.

  • 【文献出处】 华东电力 ,East China Electric Power , 编辑部邮箱 ,2004年01期
  • 【分类号】TM31
  • 【被引频次】3
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