【摘 要】
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母线具有汇集和分配电能的功能，是电力系统中最重要的电气设备之一。虽然母线发生故障的概率较小，但是当发生母线故障时，如不及时切除故障线路，会导致电力设备损坏，严重时甚至会造
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母线具有汇集和分配电能的功能，是电力系统中最重要的电气设备之一。虽然母线发生故障的概率较小，但是当发生母线故障时，如不及时切除故障线路，会导致电力设备损坏，严重时甚至会造成大面积停电乃至电力系统的崩溃。因此研究母线保护具有重大的意义。 本文研究了基于神经网络的母线保护。论文首先介绍了国内外母线保护技术的发展现状以及人工神经网络的基本理论，为实现基于神经网络的母线保护研究提供了理论基础。然后，介绍了母线保护的相关原理，就不同原理下实现的母线保护进行了分析，并选取了母线差动保护作为研究依据。在母线故障信号的仿真中运用PSCAD电力系统仿真软件搭建母线模型，并通过仿真得到了母线正常运行以及各种故障情况下的电流数据样本，为下文编写神经网络程序提供了重要的数据支持。最后，介绍了BP神经网络和RBF神经网络的算法原理，并分别用两种神经网络进行母线保护设计。通过对样本数据的训练，得到了准确区分母线各种故障类型的实验结果，并将两种算法得到的实验结果进行对比，结果均表明两种算法均能准确地判断母线运行状况。
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