本文選題：繼電保護(hù) + 小樣本�。� 參考：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2014年11期

【摘要】：失效數(shù)據(jù)樣本過(guò)少會(huì)影響對(duì)高可靠性繼電保護(hù)系統(tǒng)的可靠性評(píng)估,因此提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繼電保護(hù)系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。分析了可用于繼電保護(hù)裝置可靠性評(píng)估的分布模型及其特點(diǎn);利用原始小樣本失效數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到與原始數(shù)據(jù)樣本規(guī)律相近的擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本;利用最小二乘法對(duì)擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本的分布模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。算例分析表明:利用擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行可靠性評(píng)估效果更好,在對(duì)繼電保護(hù)裝置進(jìn)行可靠性評(píng)估時(shí)應(yīng)根據(jù)選擇的分布模型選擇合適的經(jīng)驗(yàn)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.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51307059) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2012CB215200) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2014502065)~~
【分類號(hào)】：TM77

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2021462