【摘要】：隨著社會(huì)科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展,電能成為人們?nèi)粘Ｉ詈蛧?guó)民生產(chǎn)中不可或缺的能源,而電網(wǎng)在整個(gè)電力系統(tǒng)中占有舉足輕重的位置。我國(guó)由于地理等因素造成電網(wǎng)的運(yùn)行方式和結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,其故障率也成倍地增加,因此準(zhǔn)確快速地識(shí)別和診斷故障是智能電網(wǎng)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。本文提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電網(wǎng)故障診斷方法,具體實(shí)現(xiàn)方法為首先對(duì)采集的各個(gè)故障信號(hào)的有效信息進(jìn)行特征提取;其次利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模式分類,以識(shí)別故障類型。本文首先研究了基于核主成分分析的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,從自變量中提取主成分來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,與此同時(shí),數(shù)量龐大的神經(jīng)元樣本將被數(shù)量有限的模式組合神經(jīng)元代替,該算法將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)極大地優(yōu)化。此外,本文還研究了基于偏最小二乘法與基于T分布隨機(jī)近鄰嵌入的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并對(duì)這三種算法進(jìn)行了仿真與測(cè)試,分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。仿真結(jié)果證明本文提出的方法在電網(wǎng)故障診斷上具有可行性,比起傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)更有優(yōu)勢(shì),將會(huì)對(duì)電網(wǎng)診斷告警技術(shù)的發(fā)展提供一定的借鑒和參考。
【圖文】：

打開(kāi)模型編輯器設(shè)置電阻的偏差參數(shù)為５％。如下圖３－３所示。逡逑§邋ｍｏｎｔｅ邋ｃａ？；ｏｆｅ：＞Ｔ：ｃ邋？邋＂Ｓｐｉｃｆ邋Ｍｏｄｅ＇邋Ｅｃｉｏ？邋－邋＂Ｗｏｄｔ邋＊ｅ＞ｔｊ邐－邋Ｄ邋Ｘ邋ｉ逡逑０邋Ｂｅ邋Ｅ＜ｆｃ邋＇／ｉｅ＊邋Ｍｏｃｅ＜邋？ｏｔ邋Ｉｃｏｋ邋ＡＳｒ＜Ｗ邋Ｈｅｌｐ邐Ｃ２ｄ６ｉＫ６逡逑ｒ—Ｔ￣￣￣ｆ￣Ｚ￣Ｆ￣逡逑＾邋邐邐逡逑／邐＼邋／邐：邋？邋．ｒ：：ｔ．邋；￡：：邋－Ｉ：邋：邋＝逡逑Ｒ１邐Ｒ７邐／邋Ｕ邋＼邋Ｎ－：邋－邐Ｉ：＿＿＿■＿■」逡逑——ｗ．．＾—＾ｗ—?dú)膺姡础穑蓿睿哄义希桑脒姡保脒姡遥玻边姡遥玻策姡澹�、ｔｏ邐�?jí)逡逑

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【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;TM727

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