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GA-NN模型在输配电系统中诊断容错性能的评估
被引:2
作者
:
张智晟
论文数:
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0
机构:
天津大学电气信息与自动化工程学院
张智晟
孙雅明
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0
机构:
天津大学电气信息与自动化工程学院
孙雅明
机构
:
[1]
天津大学电气信息与自动化工程学院
[2]
天津大学电气信息与自动化工程学院 天津
[3]
天津
来源
:
系统工程学报
|
2003年
/ 05期
关键词
:
神经网络;
遗传算法;
容错性能;
输电系统;
配电网;
故障诊断;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM711 [网络分析、电力系统分析];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
在基于神经网络NN模型的高压输电线系统故障诊断和配网故障定位的两个目标的研究中,用遗传算法进行NN结构优化、权重和结构双优化两种模式来研究诊断系统的容错性能.通过仿真测试,并与BP NN模型相比较,证明可克服NN陷入局部最小、加快收敛和输出解空间重构,使故障诊断的容错性能和故障定位性能相应提高17.34%和13.86%.
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[1]
基于NN/ES的高压输电线路在线故障综合诊断和分析的智能系统
[J].
孙雅明
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机构:
天津大学自动化系
孙雅明
;
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机构:
宋建文
;
贺家李
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天津大学自动化系
贺家李
;
贺继红
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机构:
天津大学自动化系
贺继红
.
系统工程理论与实践,
1997,
(02)
:61
-67
[2]
Genetic Algorithms: Concepts and Designs. Man K F, Tang K S, Kwong S. Springer . 1999
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1997,
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