基于新型神经网络的电网故障诊断方法
本文关键词:基于新型神经网络的电网故障诊断方法
更多相关文章: 故障诊断 径向基函数(RBF)神经网络 正交最小二乘算法 电力系统
【摘要】:故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 ,能够更有效地解决问题
【作者单位】: 香港大学电机电子工程学系 香港大学电机电子工程学系 香港大学电机电子工程学系 华北电力大学电力工程系
【关键词】: 故障诊断 径向基函数(RBF)神经网络 正交最小二乘算法 电力系统
【分类号】:TM711;TP183
【正文快照】: 1 引言快速事故后恢复系统正常运行是减少电能中断时间和增强供电可靠性的必要条件。作为事故恢复的第一步 ,应实现快速、准确的故障诊断以隔离故障元件并采取相应措施以恢复电能供应。然而在线快速、准确地故障诊断仍是一个悬而未决的难题 ,尤其在保护和断路器不正常动作或
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本文编号:1022843
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