基于广义S变换及遗传优化神经网络的谐振接地系统单相接地故障区段定位

《基于广义S变换及遗传优化神经网络的谐振接地系统单相接地故障区段定位》是一篇探讨电力系统中单相接地故障定位方法的学术论文。该论文针对谐振接地系统中单相接地故障的快速、准确识别问题，提出了一种结合广义S变换和遗传优化神经网络的新型故障定位方法。论文的研究成果对于提高电力系统的运行安全性和稳定性具有重要意义。

在电力系统中，谐振接地系统因其能够有效抑制弧光接地过电压而被广泛应用于中压配电网中。然而，由于谐振接地系统中单相接地故障的特征信号较为微弱，传统的故障定位方法难以满足高精度和实时性的要求。因此，如何实现对故障区段的快速、准确判断成为电力系统研究的重要课题。

本文提出的解决方案首先采用广义S变换对故障信号进行时频分析。广义S变换是一种改进的时频分析工具，相较于传统的小波变换和傅里叶变换，它能够在不同时间尺度上提供更高的分辨率和更宽的频率覆盖范围。通过广义S变换，可以有效地提取出故障发生时的暂态信号特征，为后续的故障识别提供可靠的依据。

在完成信号处理后，论文进一步引入了遗传优化神经网络（GONN）作为分类器。遗传算法作为一种智能优化算法，能够有效避免传统神经网络训练过程中容易陷入局部最优的问题。通过将遗传算法与神经网络相结合，不仅可以提高网络的收敛速度，还能增强模型的泛化能力。这种组合方式使得系统能够更好地适应不同的故障场景，从而提高故障定位的准确性。

论文中详细描述了整个故障定位系统的架构和工作流程。首先，系统采集故障发生时的电压和电流信号，并利用广义S变换对其进行时频域转换。随后，提取出关键的特征参数，如能量分布、频率成分等，作为神经网络的输入数据。接着，使用遗传优化算法对神经网络的权重参数进行优化，使其能够更准确地识别故障区段。最后，通过测试实验验证了该方法的有效性。

为了验证所提方法的优越性，论文设计了一系列仿真试验，并与传统方法进行了对比分析。实验结果表明，基于广义S变换和遗传优化神经网络的方法在故障定位的准确率、响应速度以及抗干扰能力等方面均优于传统方法。特别是在复杂工况下，该方法仍能保持较高的识别精度，表现出良好的鲁棒性。

此外，论文还探讨了该方法在实际工程应用中的可行性。考虑到现场环境的复杂性和数据采集的局限性，作者提出了相应的数据预处理和特征选择策略，以确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。这些措施为该方法的推广和应用奠定了坚实的基础。

综上所述，《基于广义S变换及遗传优化神经网络的谐振接地系统单相接地故障区段定位》论文提出了一种创新的故障定位方法，为解决谐振接地系统中单相接地故障的快速识别问题提供了新的思路和技术手段。该方法不仅具有较高的理论价值，而且在实际工程应用中也展现出良好的前景。随着智能电网技术的发展，这类基于人工智能的故障诊断方法将在未来电力系统中发挥越来越重要的作用。