matlab仿真，simulink仿真，小电流接地系统 中性点不接地 经消弧线圈接地的单相接地故障的仿真
提供slx文件，参数设置数据，波形图包括三相电压，线电压，零序电流，零序电压，接地电流
2024-04-07 16:07:20
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针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。
2022-05-15 14:54:35
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介绍了中性点不接地电网单相接地故障建模与仿真过程,研究并分析了单相接地时故障线路相电流、相电压,三序电压分量、电流分量,以及经凯伦贝尔变换后的模电流、模电压的特点。最后总结出一般性的结论,其中关于零序电流的分布与经典理论有较大的区别。
2022-05-08 17:07:26
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matlab单相接地故障代码电网
该存储库包含与使用深度神经网络实现的三相交流故障分类相关的文件。
整个项目可以分为三个部分：
从
Simulink
生成数据
训练深度神经网络
模型验证
下面是工作模型的最终结果（binary+multi_class）：
此热图表示故障类别的准确性
+
平均值与用于验证的数据集。
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数据生成
matlab.ipynb包含使用
MatLab/Simulink
生成数据集的代码
方法：对于每个可能的故障，它在
simulink
中触发
10
次仿真。
每个模拟都有故障发生的随机时间范围。
仿真数据存储为名称为
.csv
的文件。
总共使用了
3
种标记方法。
通过单个阈值标记
按阈值范围标记
使用
KMeans
聚类进行标注
所有包含数据的文件夹都有一个文件dataset_merge.ipynb
，它结合了所有模拟数据并创建了两个数据集，一个用于二元分类器，一个用于多类分类器。
2
模型训练
使用
Tensorflow+Keras
实现带有
LSTM
的深度神经网络用于分类任务。
包含用于模型训练和绘图的代码。
训练了两个分类器：
二元分类器将数据分为两
2021-11-16 09:29:56
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行业资料-电子功用-基于无线传感器网络的电网单相接地故障定位方法及系统.pdf.zip
2021-09-06 13:06:38
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