作　　者： ; ; ;

机构地区： 广东工业大学自动化学院

出　　处： 《电力科学与工程》 2004年第2期42-44,共3页

摘　　要： 提出了一种基于SPDS神经网络的单相自动重合闸方法,该网络采用的是3层SPDS神经网络模型。利用MAT LAB和EMTP仿真实验,进行了故障状态的序列和测试,并与BP网络进行比较,发现SPDS网络训练速度快,且证实了基于SPDS网络的单相自动重合闸的可行性。 This paper presents a singlephase automatic reclosing method based on SPDS neural network. A threelayer SPDS neural network model is used. The simulation results of EMTP and MATLAB show that this model is feasible and the speed of training is faster than that of the BP neural network.

关 键 词： 单相自动重合闸 神经网络 神经网络

领　　域： [电气工程]