徐子利
- 作品数：8 被引量：23H指数：3
- 供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：广东省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波神经网络的自适应单相重合闸被引量：8
- 2004年
- 自适应重合闸的首要问题是正确判别瞬时性故障和永久性故障,针对故障时丰富的暂态信息,提出了一种基于小波神经网络式单相自动重合闸的方案,通过小波变换算法提取故障暂态信号特征量后,再利用ANN的非线性拟合和自学习能力进行故障判别,确定正确的重合闸策略.通过EMTP及MATLAB进行了大量的仿真试验,验证了该方案的可行性,并解决了自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷.
- 陈少华徐子利陈允平
- 关键词：瞬时性故障永久性故障自适应重合闸小波神经网络
- 基于CPLD的BP神经网络模型的硬件实现被引量：3
- 2002年
- 神经网络的硬件实现已成为人工神经网络的一个重要的研究方向 ,本文提出一种基于 Altera公司的 CPL D的硬件实现该 BP三层神经网络模型方法并进行了 MAX+Plus II仿真验证。
- 陈少华徐子利陈允平
- 关键词：CPLDBP神经网络硬件人工神经网络
- 智能式自适应单相自动重合闸的应用研究
- 该文较深入系统的研究了单相自动重合闸的故障判别及其瞬时性故障最佳重合闸时刻的捕获问题.传统的单相自动重合闸的缺点是在重合闸之前,完全是盲目的动作,无法区分线路发生的是瞬时性故障还是永久性故障.微机式自适应单相重合闸在重合...
- 徐子利
- 关键词：人工神经网络小波变换自动重合闸
- 文献传递
- 基于SPDS神经网络的电流保护被引量：5
- 2002年
- 提出一种基于SPDS神经网络的全新的电流保护方式。该网络采用的是 3层SPDS神经网络模型 ,由 3部分构成 :故障类型与相别判断子网络ANN1、故障方向判别子网络ANN2、振荡识别子网络ANN3。对该模型进行了各种故障状态的测试及仿真实验 ,并与BP网络进行比较 ,发现SPDS网络训练速度快 。
- 徐子利陈少华张辉
- 关键词：电流保护人工神经网络电力系统继电保护
- RBF神经网络式自适应单相重合闸的应用研究被引量：2
- 2002年
- 为解决微机式自适应重合闸在判别瞬时性故障和永久性故障存在的缺陷 ,提出一种基于RBF神经网络的智能型单相自动重合闸的方案 ,将RBF神经网络运用于其中 ,建立一个三层前向网络模型。利用EMTP及MATLAB进行大量的仿真试验 ,验证了其可行性 ,克服了自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷。
- 徐子利陈少华张辉
- 关键词：RBF神经网络自适应单相重合闸电力系统
- 基于CPLD的BP神经网络模型的硬件实现被引量：3
- 2002年
- 神经网络模型的硬件实现已成为人工智能的一个重要的研究方向,本文提出一种基于CPLD的硬件实现方式,来实现BP三层神经网络模型方法,并对该模型进行了MAX+Plus II仿真验证。
- 徐子利陈少华
- 关键词：CPLDVHDL硬件实现人工智能ANN
- 多层SPDS神经网络式电流保护被引量：2
- 2002年
- 提出了一种基于SPDS神经网络的全新的电流保护方式。该网络采用的是 3层SPDS神经网络模型 ,由三部分构成 :故障类型与相别判断子网络ANN1、故障方向判别子网络ANN2、振荡识别子网络ANN3。通过大量的Matlab和EMTP仿真实验 ,对该模型进行了各种故障状态的训练和测试 ,并与BP网络进行比较 ,发现SPDS网络训练速度快 。
- 徐子利陈少华张辉
- 关键词：电流保护人工神经网络BP神经网络电力系统
- 神经网络式单相自动重合闸的研究被引量：2
- 2002年
- 提出了基于RBF神经网络的单相自动重合闸的方案,将RBF神经网络用于其中,建立了一个三层前向网络模型 利用EMTP及MATLAB进行了大量的仿真实验,验证了其可行性,并克服了自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷.
- 陈少华张辉徐子利
- 关键词：瞬时性故障永久性故障单相自动重合闸RBF神经网络电力系统
