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小电流接地系统故障选线装置的研究的中期报告 本文介绍了对小电流接地系统故障选线装置的中期研究报告。小电流接地系统是一种常用的保护系统，用于检测电力系统的接地故障。为了提高小电流接地系统的检测能力和准确性，需要研究一种高效的故障选线装置。本研究的目的是设计和测试一种基于神经网络的故障选线装置，以提高小电流接地系统的性能和可靠性。 在研究中，首先进行了神经网络算法的选择和优化，使用典型的神经网络算法，包括BP、RBF、GRNN和PNN等，进行了实验，并在准确率、精度和计算速度等方面进行了比较。结果表明，基于RBF神经网络算法的故障选线装置具有最好的性能和精度。 然后，进行了实验验证，设计了一个小电流接地系统，包括发生器、变压器、故障模拟器和故障选线装置等部分。通过设置不同的故障类型和位置，进行了多次实验，并对实验结果进行了分析和评估。实验结果表明，基于RBF神经网络算法的故障选线装置可以准确地识别和定位故障，具有较高的检测能力和精度。 综上所述，本研究的中期结果表明，基于RBF神经网络算法的故障选线装置可以有效地提高小电流接地系统的性能和可靠性，对于电力系统的接地故障检测具有重要的应用价值。