基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊積分融合的電網(wǎng)分區(qū)故障診斷
發(fā)布時(shí)間:2024-01-25 14:26
為有效解決分區(qū)故障診斷關(guān)于互連區(qū)域間聯(lián)絡(luò)線的診斷問(wèn)題,提出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊積分融合的大電網(wǎng)故障診斷方法。該方法通過(guò)網(wǎng)絡(luò)重疊分區(qū)將大電網(wǎng)劃分為若干區(qū)域,故障發(fā)生后根據(jù)警報(bào)信息選擇性觸發(fā)警報(bào)信息所在區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模塊,然后利用模糊積分關(guān)聯(lián)融合相連區(qū)域關(guān)于聯(lián)絡(luò)線的診斷輸出,實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)絡(luò)線的故障診斷。該方法不僅可以診斷各區(qū)域內(nèi)部發(fā)生的故障,而且能夠有效地診斷區(qū)域間聯(lián)絡(luò)線發(fā)生的故障。算例仿真結(jié)果表明:該方法簡(jiǎn)單、有效,能彌補(bǔ)現(xiàn)有電網(wǎng)分區(qū)故障診斷方法在聯(lián)絡(luò)線故障診斷方面存在的不足,且能夠處理各種復(fù)雜故障情況,具有良好的故障容錯(cuò)能力。
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【文章目錄】:
0引言
1徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2模糊測(cè)度與模糊積分
2.1模糊測(cè)度
2.2模糊積分
3電網(wǎng)分區(qū)故障診斷策略
3.1電網(wǎng)分區(qū)方法
3.2分區(qū)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3分區(qū)故障診斷流程
4仿真分析
4.1電網(wǎng)分區(qū)
4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
4.3模糊積分參數(shù)確定
4.4仿真算例
5結(jié)論
本文編號(hào):3884982
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0引言
1徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2模糊測(cè)度與模糊積分
2.1模糊測(cè)度
2.2模糊積分
3電網(wǎng)分區(qū)故障診斷策略
3.1電網(wǎng)分區(qū)方法
3.2分區(qū)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3分區(qū)故障診斷流程
4仿真分析
4.1電網(wǎng)分區(qū)
4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
4.3模糊積分參數(shù)確定
4.4仿真算例
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