基于粗糙集理论和神经网络模型的变电站故障诊断方法

被引：23

作者：

苏宏升

李群湛

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院,西南交通大学电气工程学院四川省成都市,四川省成都市

来源：

电网技术 | 2005年 / 16期

关键词：

变电站; 粗糙集; 递归神经网络; 故障诊断; 电力系统;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2005.16.014

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的变电站故障诊断方法。即利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行分层挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别。变电站故障诊断实例表明了该方法能有效地缩小问题求解规模,且具有较强的抗干扰能力。

引用

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页数：5

共 9 条

[1] 基于多智能体的电气化铁道电能质量监控系统 [J].