基于模糊神经网络的单相自适应重合闸

将模糊神经网络应用于单相自适应重合闸中,以模糊理论和人工神经网络理论为基础构造了一个多输入模糊神经网络,用于识别瞬时性故障与永久性故障。该网络以取大取小运算部分代替了乘积求和运算,并采用了从样本中获取模糊规则的方法。利用Matlab进行了大量仿真实验,验证了该方法的可行性与准确性;在仿真的基础上,将多输入模糊神经网络与BP神经网络进行了比较,证明了多输入模糊神经网络在单相自适应重合闸中应用的优越性。