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基于粒子群算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電保護(hù)的故障分類摘要：為了確保電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，故障分類起著至關(guān)重要的作用。的故障分類可促進(jìn)系統(tǒng)的快速恢復(fù)，提高系統(tǒng)的可用性以及減少由于錯(cuò)誤操作造成的繼電器損耗。本論文論述了粒子群優(yōu)化法（PSO）在ANN的有效訓(xùn)練和預(yù)測小波變換誤差種類中的作用。通過的有效訓(xùn)練和預(yù)測小波變換誤差種類中的作用。通過波形分析，將小波故障分解為一系列涵蓋特定頻段的時(shí)域信號。用來選擇故障類別的參數(shù)為在發(fā)送端傳輸線所測量到的全時(shí)段電流信號，此信息接著進(jìn)入人