基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位

被引：25

作者：

孙雅明

杜红卫

廖志伟

机构：

[1] 天津大学自动化学院电力系!

来源：

电工技术学报 | 2001年 / 04期

关键词：

配电网; 故障定位; 多值神经逻辑网络; 前馈神经网络; 冗余纠错; 容错性能;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2001.04.015

中图分类号：

TM766 [];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

创造性提出了基于多值神经逻辑网络 (MNLN)冗余纠错和前馈神经网络 (FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法。根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征 ,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元 (FTU)信息之间的冗余关系 ,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则。经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集。文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性 ,具高容错性能和重要实用价值

引用

页码：71 / 75+60 +60

页数：6

共 6 条

[1] 基于遗传算法的配电网故障定位和隔离 [J].