基于新型神经网络的电网故障诊断方法

被引：128

作者：

毕天姝

倪以信

吴复立

杨奇逊

机构：

[1] 香港大学电机电子工程学系,香港大学电机电子工程学系,香港大学电机电子工程学系,华北电力大学电力工程系香港,香港,香港,北京

来源：

中国电机工程学报 | 2002年 / 02期

关键词：

故障诊断; 径向基函数(RBF)神经网络; 正交最小二乘算法; 电力系统;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2002.02.015

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 ,能够更有效地解决问题

引用

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