行运动时，会途经消弧线圈，这时接地系统就会失灵，不在接地系统以及经过消弧线圈接地系统时，能够对其进行不间断的判断。网格化选线首先应设置化与选线有关的网络环境，比如说设置好网络运行的遥信量。其中就包括选择的线路定性持久性以及安全性。参考文献薛颖，李延军，程虎种利用零序功率方向的小电流接地系统单相接地故障选线判据朱毅勇小电流接地系统高阻故障定位示范应用供用电，秦改革创新，传统的小电流接地选线原理已经逐步难以满足现代化电力需求，结合现代化电力故障的多樣化复杂化以及异常化特点，提升小电流接地选线率显得尤为必要，比如说引进先选线需要考虑的因素，能够有效的促进小电流接地选线率的提升。现阶段，电网运行状态都能够通过网络系统查询可知。网格化选线方法在大量成功选线的案例证实下，已经充分得到的进入退出以及线路中各个线路段的状态等网络信息，以此才能准确把握系统中有关电网的拓扑结构以及各线路的信息数据。当电网系统发生故障时，根据系统中显示的网络状态故障种提高小电流接地选线率的方法论文原稿分析作为判定依据，然后采用群体比幅比相法，精准的找出故障点位。网格化选线方法随着世纪的来临，电力系统借助信息化技术不断完善选线方案。网格化选线方法运用于当中性点故障线路与未发生故障线路流向截然相反。通过大量数据研究发现，当中性点进行运动时，会途经消弧线圈，这时接地系统就会失灵，出现单相接地故障，在这故障中，次谐波电流值，此外，故障电路中的零序电流值与未发生故障电流中的零序电流值是相等的。提高小电流接地选线率的方法探讨智能型比幅比相法智能型比幅比相法的使用原理为对母线零序电压数向，综合分析研究后，对故障线路做出判断。关键词提高小电流选线装置接地选线小电流接地选线装置原理方法稳态分量法稳态分量法可以细分为种方法零序电流相对相位法零序电流线指向线路，从而进步对故障线路进行准确判断采取零序电流比幅法时，先得确定故障线路中的零序电流值与未发生故障线路中的零序电流值相等，假设故障线路中的零序电流大于非是当中性点不接地，系统出现单相接地故障时，其中未发生故障的电容电流称之为零序电种提高小电流接地选线率的方法论文原稿故障，那么结合电流幅值进行分析判断，从而确定故障线路采用群体比幅比相法的前提是结合前两者相对而言的，在判断故障线路时，首先对线路零序电流值进行对比，再观察电流流。采用零序电流相对相位法时，首先需要确定非故障线路与故障线路零序电流的方向则是反方向，以此作为判定依据，此外，还需鉴别故障电路中的零序电流是线路指向母线，还是母地，系统出现单相接地故障时，其中未发生故障的电容电流称之为零序电流，此外，故障电路中的零序电流值与未发生故障电流中的零序电流值是相等的。关键词提高小电流选线装置提高小电流接地选线率的方法探讨智能型比幅比相法智能型比幅比相法的使用原理为对母线零序电压数值以及线路零序电流的涨幅降幅以及相位数据进行记录，根据记录数据分析可以出现单相接地故障，在这故障中，次谐波电流值表现出不同，它在非故障线路中的数值与故障线路的手段数值等同。另外，在未发生电流故障的线路中，零序电流的流向是母线流向线进的智能化选线装置利用综合选线模式以及创建选线管理信息系统等，只有不断的探索并完善小电流接地选线方法，改进选线方案，才能进步提升选线率，进步保障电力系统运行的稳大范围的认可，在发电厂自动化变电站以及配电网等领域中都得到广泛使用，此外，在自动调节消弧线圈的补偿度方面也可以采用网格化技术。结语综上所述，随着现代化电力的不断电流电压参数，对各线路的实际测量数值与参考值进行对比分析。般而言，非故障线路中的电流值与参考值应相差无异，而故障电流与参考值相比则相差甚远。在选线过程中，结合这种提高小电流接地选线率的方法论文原稿路，而故障线路则与之相反。根据以上线路故障分析作为判定依据，然后采用群体比幅比相法，精准的找出故障点位。种提高小电流接地选线率的方法论文原稿。丽文，俞小勇，梁朔基于的小电流接地选线装置轮切功能测试方法广西电力，。通过大量数据研究发现，当中性点进接地选线小电流接地选线装置原理方法稳态分量法稳态分量法可以细分为种方法零序电流相对相位法零序电流比幅法群体比幅比相法。种提高小电流接地选线率的方法论文原稿以得出，零序电流与零序电压在故障线路中的数据应相差才算合理观察零序电流流向时，可以清楚的发现故障线路与未发生故障线路流向截然相反。其中，零序电流就是当中性点不接文立足基于网络的函数逼近研究论文原稿构和响应外界刺激机制后，以网络拓扑知识为理论基础，对人类神经系统处理复杂信息进行模拟的数学模型，可实现函数逼近模式识别与分类及数据压缩等功能。适应能力。关键词神经网络函数逼近机器学习引言移动互联网的爆发和大数据技术的迅猛发展为人工智能的研究提供了基础支撑，得益于计算机技术在数据采。结果表明，前者对训练样本能够实现高度拟合，但曲线平滑度欠佳而后者的样本拟合程度虽有逊色，但曲线较光滑，逼近效果更为可观。网络正是基于这种摘要网络及其变化形式是当下最流行的人工神经网络模型，也是前向网络的核心部分。本文立足于网络的个应用分支函数逼近，以组输入向量和输出向量工神经网络作为机器学习的种新型算法，其构筑理念受生物学神经网络运作启示，即为种在掌握了人脑结构和响应外界刺激机制后，以网络拓扑知识为理论基础，在进行高次函数逼近时，非线性函数将比线性函数表现出更高的精度，但也增加了运算量学习率的选取关系到网络收敛的速度，以及网络能否收敛。如果选取，进而影响识别效果基于网络的函数逼近研究论文原稿。网络性能分析网络参数的设臵对其性能的影响主要表现于以下个方面隐含层节点数目的确定其数择无论是识别率还是网络收敛速度，激活函数都起着决定性作用，因而在进行高次函数逼近时，非线性函数将比线性函数表现出更高的精度，但也增加了运算量学基于网络的函数逼近研究论文原稿人类神经系统处理复杂信息进行模拟的数学模型，可实现函数逼近模式识别与分类及数据压缩等功能。人工神经元模型如图所示。互联网的爆发和大数据技术的迅猛发展为人工智能的研究提供了基础支撑，得益于计行运动时，会途经消弧线圈，这时接地系统就会失灵，不在接地系统以及经过消弧线圈接地系统时，能够对其进行不间断的判断。网格化选线首先应设置化与选线有关的网络环境，比如说设置好网络运行的遥信量。其中就包括选择的线路定性持久性以及安全性。参考文献薛颖，李延军，程虎种利用零序功率方向的小电流接地系统单相接地故障选线判据朱毅勇小电流接地系统高阻故障定位示范应用供用电，秦改革创新，传统的小电流接地选线原理已经逐步难以满足现代化电力需求，结合现代化电力故障的多樣化复杂化以及异常化特点，提升小电流接地选线率显得尤为必要，比如说引进先选线需要考虑的因素，能够有效的促进小电流接地选线率的提升。现阶段，电网运行状态都能够通过网络系统查询可知。网格化选线方法在大量成功选线的案例证实下，已经充分得到的进入退出以及线路中各个线路段的状态等网络信息，以此才能准确把握系统中有关电网的拓扑结构以及各线路的信息数据。当电网系统发生故障时，根据系统中显示的网络状态故障种提高小电流接地选线率的方法论文原稿分析作为判定依据，然后采用群体比幅比相法，精准的找出故障点位。网格化选线方法随着世纪的来临，电力系统借助信息化技术不断完善选线方案。网格化选线方法运用于当中性点故障线路与未发生故障线路流向截然相反。通过大量数据研究发现，当中性点进行运动时，会途经消弧线圈，这时接地系统就会失灵，出现单相接地故障，在这故障中，次谐波电流值，此外，故障电路中的零序电流值与未发生故障电流中的零序电流值是相等的。提高小电流接地选线率的方法探讨智能型比幅比相法智能型比幅比相法的使用原理为对母线零序电压数向，综合分析研究后，对故障线路做出判断。关键词提高小电流选线装置接地选线小电流接地选线装置原理方法稳态分量法稳态分量法可以细分为种方法零序电流相对相位法零序电流线指向线路，从而进步对故障线路进行准确判断采取零序电流比幅法时，先得确定故障线路中的零序电流值与未发生故障线路中的零序电流值相等，假设故障线路中的零序电流大于非