共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
基于模糊神经网络的高压断路器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于模糊神经网络的高压断路器故障诊断方法,通过参数的相对化屏蔽了外界干扰和随机性因素的影响,增加参数模糊化层,对特征参数的相对模糊化运算,较好地解决了在外界干扰情况下的低诊断精度的问题。改进的BP算法有效避免了局部极小化问题,提高了收敛速度。研究结果表明:该网络即使在断路器受到较大外界干扰的情况下依然能得到较准确的诊断结果。 相似文献
2.
提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别.该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确. 相似文献
3.
基于模糊神经网络的故障测距 总被引:5,自引:0,他引:5
输电线路故障受到许多不确定性因素影响,传统测距算法不能很好地解决输电线路测距问题。提出了基于模糊神经网络(FNN)的故障测距方法,构造了一个由输入层、模糊化层、推理层、去模糊化层、输出层组成的模糊神经网络,采用变步长方法改进BP算法,加快了收敛速度。仿真结果显示,设计的网络具有良好的适应性能,其测距精度较高,且测距精度不受系统运行方式、过渡电阻、两端系统相角差等的影响。 相似文献
4.
提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别。该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确。 相似文献
5.
小波模糊神经网络应用于配电网输电线的故障测距 总被引:6,自引:3,他引:6
在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上,提出了一种基于故障后稳态及暂态电气量的小波模糊神经网络的故障测距方法。单相接地故障时的暂态分量故障特征非常明显,且故障暂态高频分量受故障前负荷的影响较少,故可以采用故障暂态分量描述故障模式特征并进行故障定位,鉴于已有的小波神经网络模型不适合于故障测距,作者从广义的小波神经网络概念出发,结合模糊控制理论,提出了适合于电力系统故障暂态和稳态信号分析的小波模糊神经网络方法,并将该方法应用于小电流接地系统直配输电线路的故障测距。理论分析及大量的EMTP仿真结果表明:本文所提出的小波模糊神经网络理论,模型及算法具有较好的故障测距性能,并可应用于电力系统的故障分析。 相似文献
6.
一种基于神经网络的高压输电线路故障分类器 总被引:5,自引:0,他引:5
故障分类顺是输电线路保护中的基本模块,文中以一个实际500kV输电网络为模型,提出了基于BP前馈网络和Kohonen自组织特征映颓无疑的高压输电线路故障分类方法,并进行了仿真研究,结果表明,这种方法快速,可靠,对输入信号容错性强,尤其在高阻接地故障时的具有较好的分类性能,可以用于支持高速保护装置。 相似文献
7.
应用模糊神经网络实现故障测距 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种应用模糊神经网络进行输电线路故障测距的新方法。该方法具有很强的自适应和抗干扰能力。通过有导师的学习,模糊神经网络将自学会对故障电量的分析计算,完成线路故障的测距。仿真结果表明,经充分训练的网络可快速准确地定位故障,不受故障类型、过渡电阻及系统运行方式的影响。 相似文献
8.
9.
10.
浅谈智能高压电力设备与传统高压电力设备的差异 总被引:1,自引:0,他引:1
从中国提出建设坚强智能电网以来,智能变电站建设取得了很大进展。而作为其重要设备之一的智能高压电力设备,应具有测量数字化、控制网络化、状态可视化、功能一体化和信息互动化等特征。各企业、研究单位都进行了各自的研究,笔者综合分析了这些研究成果,认为其大多数产品设备是高压电力设备在线监测的简单叠加,对高压电力设备的智能化的理解各不相同。为了智能高压电力设备更好的发展,推动智能变电站的建设,笔者就智能高压电力设备这一概念,从结构、功能划分、集成度、传输规约4个方面介绍了智能高压电力设备与传统高压电力设备的差异。 相似文献
11.
为诊断高压断路器操作机构故障,分析高压断路器机构故障时的分合闸线圈电流,本文通过提取时间和电流特征参数,对故障特征参数进行相对归一化处理后输入RBF神经网络,建立基于果蝇—粒子群混合算法的高压断路器RBF神经网络模型,用于高压断路器操作机构故障识别.以MATLAB为实验平台,通过训练样本和测试样本的仿真分析,得出RBF... 相似文献
12.
13.
14.
凝汽器系统运行中出现的故障与故障征兆之间是非线性关系,具有复杂性、模糊性和随机性,难以用数学公式表示。为此,运用模糊理论与神经网络故障诊断方法,建立凝汽器故障诊断专家系统,采用模糊隶属度函数表示难以准确描述的专家知识,采用神经网络进行推理,使诊断结果具有较高的可靠性。 相似文献
15.
基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断方法,旨在有效解决神经网络应用于电网故障诊断所面临的适应网络拓扑结构变化的可移植性问题。该方法以单个线路、母线和变压器为元胞对象,以保护各元胞的所有关联保护和对应的断路器为输入,建立了元胞通用神经网络诊断模型,并给出了故障诊断时模型的自动生成方法。此外,考虑到电网故障信息存在不完备性和不确定性,本文采用模糊矢状图来描述电网元件、保护和断路器之间的逻辑推理关系,并提取出蕴含不确定性的模糊推理规则,用于训练元胞通用神经网络。算例仿真结果表明,该方法简单、有效,能处理各种复杂故障情况,且能有效适应网络拓扑结构的变化,具有良好的容错性和可移植性。 相似文献
16.
17.
18.
基于人工神经网络的风电功率预测 总被引:58,自引:3,他引:58
风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。对风速和风电场输出功率预测的方法进行了分类。根据风电场输出功率的影响因素,建立了风电功率预测的神经网络模型。分析了实测功率数据、不同高度的大气数据对预测结果的影响。建立了基于神经网络的误差带预测模型,实现了误差带预测。研究结果表明,神经网络的结构和输入样本对预测结果有一定的影响;实测功率数据作为输入可以提高提前量为30 min的预测精度,而对提前量为1 h的预测精度会降低;把不同高度的数据都作为神经网络的输入比只采用轮毂高度数据的预测精度高;设计的神经网络能够对误差带进行预测。 相似文献
19.
20.
在对当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法。该方法利用改进的BP算法,提高了学习速率,增强了稳定性。同时,针对异步电动机常见的故障特点,运用该诊断模型,对异步电动机故障进行了诊断。仿真结果表明:它具有准确度高,诊断速度快等优点,是一种较实用的故障诊断方法。 相似文献