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GENETICALGORITHMBASEDONLVQNEURAL
NETWORKMETHODOFFAULTLINEDETECTION
FORDISTRIBUTIONNETWORK
OneofthemajorweakofLearningVectorQuantization(LVQ)neutralnetworkis
itssensitivitytotheinitialization,whichaffectsthefaultlineselectionaccuracy.Inthis
paper,GeneticAlgorithm(GA)hastheadvantagetooptimizetheinitialvalueofLVQ
neutralnetworktomakeitlesssensitive.ToovercomeshortcomingsoftheLVQneural
network,thispaperusetheglobalrandomhuntingfunctionoftheGeneticAlgorithmto
traincoefficientsofneuralnetwork.Accordingtoanalyzesthebasicstructureofthe
LVQneuralnetworkandstudythediagnosticfaultlineselectionmethod,weuse
GeneticAlgorithmmethodofLVQneuralnetworkforfaultline.Theresultsshowthat
thismethodhasmoretrainingspeedandlowerfalsepositivesthanthetraditionalLVQ
neuralnetworkmethod,andthesystemcanmeetthepowerrequirementsforprecision
andaccuracy.
Keywords：LVQneuralnetwork;GeneticAlgorithm(GA);faultlineselection;
distributionnetwork
1绪论1
1.1课题研究的背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.3课题研究的内容2
2配电网单相接地故障特性分析4
2.1配电网的中性点接地方式4
2.1.1中性点不接地系统4
2.1.2中性点经消弧线圈接地系统5
2.1.3中性点经高值电阻接地方式6
2.1.4中性点经低值电阻接地方式6
2.2配电网单相接地故障稳态特征分析7
2.2.1.中性点不接地系统单相接地故障稳态分析7
2.2.1.中性点经消弧线圈接地系统单相接地故障稳态分析10
2.3配电网单相接地故障暂态特征分析12
3配电网单相接地故障选线原理14
3.1故障选线的研究现状14
3.2各种选线原理的分析14
3
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