关键词：小电流接地系统 融合选线 rbf神经网络 网络优化 禁忌搜索算法 

摘要：针对小电流接地系统单相短路在不同故障条件下故障特征分量差异明显且信噪比低的问题,采集并融合互补零序电流稳态和暂态的多种故障分量信号,并引入径向基(RBF)神经网络构成多判据选线模型。改进禁忌搜索(TS)算法的要素,在搜索的不同阶段选取不同邻域,优化禁忌表使禁忌范围能更精确地指向无效搜索;结合最大迭代数和允许误差作为迭代终止条件,运用TS算法优化RBF网络参数,提高选线模型的效率和精度。仿真结果表明,改进TS优化的RBF网络收敛速度和泛化能力明显增强,选线准确率高,且不受中性点运行方式、短路位置、接地电阻、合闸角等因素的影响,证明了该方法对复杂故障和信号噪声的鲁棒性。该方法可以有效提高小电流接地系统故障选线的准确性与适应性。

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