基于BP神经网络的小样本失效数据下继电保护可靠性评估

发布时间：2018-06-15 08:53

  本文选题：继电保护 + 小样本　； 参考：《电力自动化设备》2014年11期

【摘要】：失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估,因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点;利用原始小样本失效数据训练BP神经网络,得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本;利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明:利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好,在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。
[Abstract]:Too few failure data samples will affect the reliability evaluation of high reliability relay protection system. Therefore, a method based on BP neural network is proposed to evaluate the reliability of relay protection system. The distribution model and its characteristics for reliability evaluation of relay protection devices are analyzed, and the extended data samples similar to the original data samples are obtained by using the original small sample failure data to train BP neural network. The distribution model of extended data samples is estimated by least square method. The analysis of an example shows that it is better to evaluate the reliability by using the extended data sample, and the appropriate empirical formula should be selected according to the selected distribution model when evaluating the reliability of the relay protection device.
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51307059) 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2012CB215200) 河北省自然科学基金资助项目(E2014502065)~~
【分类号】：TM77

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2021462