首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于新型神经网络的电网故障诊断方法
引用本文:毕天姝,倪以信,吴复立,杨奇逊.基于新型神经网络的电网故障诊断方法[J].中国电机工程学报,2002,22(2):73-78.
作者姓名:毕天姝  倪以信  吴复立  杨奇逊
作者单位:1. 香港大学电机电子工程学系,香港
2. 华北电力大学电力工程系,北京,100085
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

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
文章编号:0258-8013(2002)02-0073-06
修稿时间:2001年3月30日

A NOVEL NEURAL NETWORK APPROACH FOR FAULT SECTION ESTIMATION
BI Tian shu ,NI Yi xin ,WU Fu li ,YANG Qi xun.A NOVEL NEURAL NETWORK APPROACH FOR FAULT SECTION ESTIMATION[J].Proceedings of the CSEE,2002,22(2):73-78.
Authors:BI Tian shu  NI Yi xin  WU Fu li  YANG Qi xun
Affiliation:BI Tian shu 1,NI Yi xin 1,WU Fu li 1,YANG Qi xun 2
Abstract:Fault section estimation is of great importance to the restoration of power systems. In this paper, the application of Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) to fault section estimation is addressed. The orthogonal least square algorithm has been extended to optimize the parameters of RBF NN. A classical Back Propagation Neural Network (BP NN) has been developed to solve the same problem for comparison. Computer test is conducted on a 4 bus test system and the test results show that the RBF NN is quite effective and superior to BP NN in fault section estimation.
Keywords:fault section estimation  radial basis function neural network  orthogonal least square algorithm  power systems
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号