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A Fuzzy Neuro Approach to Fault-Type Identification for Double Circuit Lines

机译:双回路线路故障类型识别的模糊神经方法

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摘要

A novel application of fuzzy-neuro approach to protection of double circuit transmission line is demonstrated in this paper. Different system faults on a protected transmission line should be detected and classified rapidly and correctly. Using the proposed approach, fault detection, classification and faulted phase selection could be achieved within a quarter of cycle. Results of performance studies show that the proposed fuzzy-neuro-based module can improve the performance of conventional fault selection algorithms.
机译:提出了一种模糊神经方法在双回线保护中的新应用。应该检测并正确正确地对受保护的传输线上的不同系统故障进行分类。使用所提出的方法,可以在四分之一周期内完成故障检测,分类和故障相选择。性能研究结果表明,所提出的基于模糊神经网络的模块可以提高传统故障选择算法的性能。

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