论文

针对电力系统故障选线中存在 故障信号幅值小、噪声干扰大、波形不稳定等问题，提出了一种基于压缩感知理论的小电流接地故障选线新方法。利用Simulink搭建了10 kV电压等级的小电流接地模型，并在其基础上通过设置故障相，提取各条线路中的零序电流。然后，应用压缩感知算法对所提取的零序电流进行压缩，得到压缩零序电流特征。接着，通过调整线路参数，获得大量正常线路和故障线路中的压缩零序电流特征样本。最终，使用径向基神经网络构造了小电流接地故障选线模型。实验结果表明，该方法不仅具有较高的精度，还具备强大的鲁棒性。

为了更好地理解这一技术，可以参考以下资源：

• 神经网络电力系统

• 遗传优化神经网络在小电流接地系统故障选线中的应用

• 基于小波去噪与改进RBF神经网络的小电流接地系统故障选线方法 以及相关的图片