基于自谐振神经网络的线路故障自适应选相元件

提出一种新的基于自谐振神经网络结构的自适应故障选相元件。采用故障分量作为网络输入量。由于故障分量能够很好地反映故障特征，而自谐振神经网络结构具有训练快速、不存在局部极小值点以及网络权值稳定等特点，因此自适应选相元件不受线路运行方式变化的影响。大量EMTP仿真和实际故障录波数据验证了其可靠性和正确性。