基于模糊神经网络的自适应重合闸

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自动重合闸技术在电力系统中得到了广泛的应用.然而,目前采用的自动重合闸技术都是在故障发生后盲目进行的,不可避免地会重合于永久性故障,这对系统稳定和电气设备造成的危害超过正常运行状态下发生短路时的情况.利用模糊控制理论、人工神经网络等智能方法,能准确有效地区分瞬时性故障和永久性故障,能进行正确的重合闸策略.针对自适应单相自动重合闸建立了模糊神经网络,并对其进行了分析研究.
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