基于小波网络的变电站绝缘在线检测专家系统的研究

文章分析了传统专家系统的不足,介绍了小波网络方法,并将小波网络模型与BP人工神经网络模型进行了比较,选择实例说明了小波网络具有较强的逼近和容错能力、较快的收敛速度和较好的预报效果模型,能够较好地应用到编制变电站绝缘在线检测专家系统中.     

基于BP神经网络和专家系统的变电站报警信息处理系统

对BP神经网络的容错性进行了研究,将网络的容错能力与测试样本所形成的模糊区的 大小相对应,通过消除模糊区来提高网络的容错能力。针对南昌500 kV变电站自动化系统, 开发了变电站的实时故障诊断系统。该系统以3层前向BP网络作为故障诊断的核心部分,以 开关动作信息、保护动作信息等作为人工神经网络的输入。同时结合专家系统,利用其推理 判断能力,对变电站运行方式进行识别,并对神经网络的某些输出结果进行必要的修正。     

基于神经网络和专家系统的变电站故障诊断和处理系统的构想

根据人工神经网络和专家系统理论,提出了基于人工神经网络和专家系统的变电站故障诊断和处理系统的设计构想。     

采用神经网络专家系统进行电力变电站的故障在线诊断

本文提出一种新的神经网络专家系统用于变电站的故障在线诊断，该神经网络专家诊断系统具有与一般专家系统相似的分布图，但更容易由基本样本组成。这些样本将故障与它们的保护继电器和断路器以及母线线电压和馈线电流联系起来。通过精心设计的结构，报警信号由不同的神经网络模块处理，然后对神经网络模块的输出进行积分以提供具有一定置信水平的最终结果，通过测试具有代表性的台湾二次变电站，提出了方法已得到了实际验证，试验结     

基于思维模式融合故障诊断的专家系统与神经网络

本文以构造电力变压器的故障诊断分析系统为目的,从基于人类思维发展模式的角度,探讨了一种融合设备故障诊断的专家系统ＥＳ模型与人工神经网络ＮＮ模型的新途径。     

发电机绝缘诊断专家系统的研究

通过对发电机绝缘老化机理以及当前绝缘诊断方法的分析 ,提出了分布式绝缘诊断专家系统的思想。该专家系统以局部放电在线监测为基础 ,融合温度和振动传感器的数据 ,采用从局部到整体、从分析到综合的分析思路。整个专家系统的诊断分为局部放电的纵向分析、综合分析、统计分析及离线试验数据分析 4层。用黑板型专家系统实现上述设计思想并给出了实现方案     

基于在线培训的仿真变电站操作票专家系统

介绍了仿真变电站基于在线培训的操作票专家系统，运用变电站运行和控制规程以及现场操作经验产生领域规则和元规则，引入数据结构B＿Tree生成动态操作树，经推理自动生成操作票，利用仿真变电站系统的半实物仿真环境和实时数据采集与通信系统，引入了在线培训的培训方法，实现了仿真在线培训和就地在线培训两种培训模式，这种新颖的培训方法大大提高了培训效率，设计了“去抖动”功能，以去除对实物操作过程中因为抖动而产生的冗狡信息，真实反映操作意图，该操作票系统已在南昌500KV赣培仿真变电站投入运行。     

基于正反向推理的电力系统故障诊断专家系统

介绍了一种在电力系统故障诊断专家系统中采用的基于正反向推理的电力系统故障诊断方法,该方法首先根据跳闸断路器提出故障假说,然后根据断路器和继电保护的动作信息逐一检测假说的正确性,最后给出了故障设备或故障范围,该方法可以诊断输电线路,母线,变压器和发电机设备的故障民电保护和断路器的非正确动作,文中详细介绍了采用的推理规则及在得杂情况下计算故障可信度的方法,对山西电网实际故障事例的测试结果表明,该方法有     

变电站设备数据管理及绝缘诊断的专家系统

本文通过搜集国内、外的一些资料,对变电站数据管理及专家系统的功能、设计以及当前的发展状况给予介绍,并针对现存的问题提出了一些建议,为今后开展该项工作提供了参考。     

基于关系数据库的绝缘诊断专家系统

介绍了基于关系数据库的变电设备绝缘诊断专家系统的设计方案。根据变电设备自身特性与故障诊断特点 ,重点讨论了专家系统的数据库和知识库设计。     

神经网络在电力企业安全文化评价专家系统中的应用

建立了适合中国电力企业实际情况的安全文化评价体系,并将网络数据库技术和人工神经网络相结合,开发了电力企业安全文化评价专家系统。对比神经网络的输出结果和专家的评价意见,验证了该专家系统评价的正确性。某大型电力集团下属的9个电厂的实际应用情况表明,该系统能自动完成现场调查、统计分析和评价工作,并能完成题库管理、调查对象管理、调查问卷生成与管理等功能,系统构成灵活,使用方便,便于携带,达到了实际工程应用的水平。     

基于神经网络的火电厂脱硫系统设备状态分析专家系统

利用神经网络专家系统的主要特征与优势,建立了脱硫设备神经网络专家系统,以辅助分析该控制系统中重要设备的运行状态,以此为依据指导控制。     

人工神经网络技术在电力系统中的应用

电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等多个部分组成的复杂的非线性动态系统。应用传统方法分析电力系统常常存在诸多缺陷,而人工神经网络技术由于具有不可替代的优势,文中介绍了人工神经网络在电力系统故障诊断、智能控制、继电保护、优化运算以及负荷预测等方面的应用情况。     

专家神经网络融合的集成控制系统研究及应用

综合应用神经网络和专家系统的相关理论对复杂工业控制系统集成问题作了探讨。给出了专家神经网络混合集成控制系统的总体架构。借助离散神经网络概念提出了集成系统中的特定神经元表示方法,给出了特定神经网络表达形式。介绍了集成系统专家知识库的构建思路,并以一个实例详细说明了行业集成专家知识库的设计方法。实际设计构建过程表明专家神经网络融合方法适合于描述复杂集成化控制系统。     

神经网络在人工味觉系统中的应用研究

人工味觉采用人工智能模拟人类的味觉系统,它是国际上仿生学的一个热点,已经被用于食品、药物等重要行业的实际应用中。通过改进的多层前向BP神经网络分类方法能成功地进行人工味觉的模式识别,并达到较高的识别效果和较小的训练成本,有着更加出色的效果。     

基于神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时,根据影响因素确定了模型构成,并对输入变量选择进行了讨论,典型算例的计算表明该方法是有效的.     

基于传感网络和专家系统的智能变电站

提出一种基于传感网络和专家系统的智能变电站,分析了该类型变电站的特点,阐述了其设计方案。根据智能变电站监测量范围及要求,为变电站各环节加装各类传感器以获取设备运行的实时数据,根据传输数据类型的不同设计相应的通信网络,最后通过后台专家系统实现智能变电站全站从主系统到辅助系统的设备状态可视化和智能化控制,解决常规变电站中存在的诸多问题。     

基于Elman神经网络的负荷预测研究

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,其负荷变化具有明显的周期性,文章采用Elman神经网络与BP神经网络建立模型,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法.对某电网实际历史数据进行仿真预测,经研究发现,Elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点,同时表明利用Elman回归神经网络建模对莱电网负荷进行预测是完全可行的,在负荷预测领域有着较好的应用前景.