基于FRFT和RBF神经网络的升船机配电网单相接地故障研究

单相接地故障在陆地电网中为最常见的故障，若不能及时排查可能发展成相间短路等故障，严重威胁系统的安全性。文章引入馈线终端设备（FTU）对配电网进行监测，提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）和径向基（RBF）神经网络结合的方法，针对单相接地故障进行识别。通过FTU监测配电网的电压数据，选取FRFT提取故障波形的能量率作为特征向量，最终利用训练过的RBF神经网络对故障进行识别定位。仿真试验结果表明：当FTU正常运行或发生信号丢失时，RBF神经网络均能够准确、高效地定位单相接地故障。