基于径向基函数神经网络和模糊控制系统的电网故障诊断新方法

发布时间：2017-05-23 11:10

  本文关键词：基于径向基函数神经网络和模糊控制系统的电网故障诊断新方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：该文针对RBF神经网络的知识存储和诊断过程是一个黑箱,对运行人员不透明,且当电网拓扑结构发生变化或扩展时,神经网络只能重新训练等问题,推导并建立了RBF神经网络和模糊控制系统之间的等值关系,使得蕴含在RBF神经网络权重中的知识转变为等值模糊控制系统中用语言表述的规则。在此基础上,针对电网结构发生变化或扩展情况,提出了RBF神经网络的局部重新训练新算法。提出的基于RBF神经网络和等值模糊控制系统的故障诊断方法在IEEE118母线系统中进行了仿真试验,结果表明:基于RBF网络与等值模糊系统的故障诊断方法诊断知识易于理解,诊断过程透明,并能适应电网拓扑结构发生变化或扩展的情况,效果理想。
【作者单位】： 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 香港大学电机电子工程学系 香港大学电机电子工程学系 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学)
【关键词】： 电力系统 故障诊断 径向基函数神经网络 模糊控制系统 重新训练算法
【基金】：教育部留学回国人员科研启动基金项目
【分类号】：TM76
【正文快照】： 1引言电力系统快速事故后的恢复是减少电能中断时间和增强供电可靠性的必要条件。作为事故后恢复的第一步,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恢复非故障区域供电。多种人工智能技术已用于解决此问题,如专家系统[1-4]、模糊理论[5]、人工神经网络[6]、

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