模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

基于继电保护隐性故障的电力系统连锁故障分析

随着经济社会的不断发展,对于电力的需求越来越高,电力系统也随之日益扩大,因继电保护隐性故障导致的电力系统连锁性故障常常会引发严重的后果,严重威胁到经济发展和社会的安全稳定。如果不能及时、准确的发现和解决这些故障问题,会直接影响到我国电力行业的健康、有序发展。本文通过对继电保护隐性故障中的电力系统电力系统连锁故障进行剖析,以期提供科学、有效的管理方法解决这些故障,保证继电保护的质量,提高电力系统的安全、可靠运行。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

电力系统惯量安全机组组合优化决策研究

针对“双碳”目标下新能源大量并网,电力系统同步惯量逐步下降,连锁故障风险愈发上升的问题。综合考虑由新能源发电占比增加带来的电力系统惯量下降以及电力系统连锁故障预防,添加了系统运行约束中的受系统惯量影响的频率安全约束,并引入了运行目标中反映连锁故障风险的潮流熵,最终形成面向连锁故障预防的电力系统惯量安全运行决策模型与求解方法。对IEEE-30系统系统仿真结果表明,潮流熵和惯量安全约束的引入可以实现在牺牲一部分经济运行的基础上显著改善系统潮流分布,降低连锁故障风险,保障系统事故后的电网频率安全和负荷需求。     

电力系统连锁故障研究综述

近年来国内外发生了多次连锁故障导致的大规模停电事故,造成了巨大的经济损失,因此电力系统连锁故障的研究日益受到重视。电力系统连锁故障是由某一个故障引发的一系列故障过程,其后果是造成大规模的停电事故和许多元件的相继开断。对连锁故障的模式搜索法、模型分析法以及风险评估等方面进行了介绍和综述,并从电网脆弱性评估、调整耐受性参数以改善电力系统鲁棒性的方法这两方面指出今后可能的研究方向。     

故障预测中基于模糊神经网络的规则发现方法

为分析和发现故障预测中表征网络运行状态的多指标和故障间的关联关系,提出了一种基于模糊神经网络的规则发现方法. 该方法利用模糊神经网络具有的学习能力和模糊推理能力,分析和发现网管系统中多指标和故障的关联关系,实现基于多指标的在线故障预测. 仿真实验结果表明,有效的参数初始化确定了算法收敛方向,从而加速了收敛速度;新方法能够准确预测故障的发生,并且优化了预测准确度、真正率、误判率等性能指标.     

基于模糊神经网络的设备故障诊断分析

建立了一个模糊神经网络,用主成分分析法提取故障发生的特征运行参数,确定所建立的模糊神经网络的输入向量个数,再用动态聚类法对所采集的大样本进行故障分类,确定所建立的模糊神经网络的输出向量个数.根据采集的样本训练出模糊神经网络的连接矩阵,然后对单个的联想记忆网络进行合成,实现故障的诊断.通过具体的实例,给出诊断过程.     

电力系统连锁故障评估综述

本文比较全面的对系统连锁故障发生、演化机理以及预防措施进行了综述.首先阐述了连锁故障发生原因和产生机理;其次从系统宏观和微观物理特性的角度将故障模型分为基于复杂网络理论和基于电力系统理论两大类.对连锁故障模型进行详细分析,给出了不同模型的实现方式以及存在的缺陷,并进一步指出了由于电网所具有的存在复杂性和演化复杂性,使得准确对连锁故障的演化机理进行研究存在较大困难.最后提出了预防及缓解大停电事件的有效方法和途径.     

基于系统SOC理论的直流运行方式及控制参数分析

为了研究直流输电对交直流系统自组织临界性（SOC）的影响,提出包含系统完整动态特性的连锁故障动态仿真模型,计及了紧急控制保护装置及直流系统的概率动作特性.应用该模型对2010年华东电网实际系统进行连锁故障蒙特卡洛仿真,在不同的直流运行方式及控制参数下,计算系统的停电功率-停电概率幂律曲线,分析直流运行方式及控制参数对系统自组织临界性的影响.结果表明,在某些情况下选取合适的直流运行方式及控制参数可以有效防范连锁故障及大停电的发生.     

机械系统工作可靠度的模糊神经网络分类方法

提出一种用于机械系统工作可靠度评价的模糊神经网络方法，该方法采用模糊系统配置神经网络。该网络由输出层、模糊量词层、模糊规则层、模糊分类评价层和决策层构成，给出一个算例说明本模型的应用方法。     

一种关键线路和重要保护辨识的新方法

提出了一种基于连锁故障模型和风险理论对系统中关键线路和重要保护的辨识方法。该方法首先利用Markov状态空间理论建立了计及继电保护装置动作逻辑的初始状态概率模型,从而得到连锁故障初始阶段的系统状态。然后,建立了基于实时运行条件下的线路、发电机和负荷的可靠性模型来模拟后继故障。最后,利用风险理论对线路和线路保护进行风险辨识。算例仿真结果验证了算法的正确性和可行性。     

电力系统灾难性事故的统一不确定性评估方法

为准确刻画电力系统灾难性事故的潜在风险,从灾难性事故的固有物理属性出发,基于不确定性理论提出了电力系统灾难性事故的统一不确定性评估新方法。将灾难性事故看作不确定事件,分别用可信性测度和全局模糊安全指标描述事故发生的可能性和严重性。以N-1事故作为初始事故,通过对每层N-k事故风险指标排序,识别出系统中最可能发生的灾难性事故序列。对WSCC 9节点系统和某地区实际系统进行仿真分析,与传统方法进行了比较,结果证明本文方法更符合系统实际运行情况,具有准确、有效的特点。     

基于因素模糊处理的电力信息系统风险评估方法

当前电力信息系统风险评估中,专家主观因素所占比重较多,导致评估结果主观因素影响较大,结果与期望值偏差过大.针对以上问题,采用模糊系统处理资产、威胁、脆弱性3个因素的子因素,并将处理结果作为BP神经网络的输入,实验结果表明基于因素模糊处理的电力信息系统风险评估方法的输出结果更加接近期望值.     

石油企业财务风险评价神经网络模型的建立

石油企业财务风险评价是石油行业的重要课题.在确立石油企业财务风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的石油企业财务风险评价模型.该评价模型分为模糊量化模块和模糊神经网络(FNN)模块,可根据实际问题进行具体调节,具有学习的功能.经过对200多家石油企业的实证分析,结果表明该模型网络预测误差小,是一种可靠、有效的...     

电力系统脆弱性评估方法研究综述

电力系统脆弱性是目前智能电网的研究热点之一,如何准确评估电网的脆弱性及潜在的危险、预防连锁故障的发生,是电力运行人员所面临的挑战.从状态脆弱性和结构脆弱性2个方面综述国内外对于脆弱性评估的研究现状,并指出电力系统脆弱性评估的研究趋势.     

模糊小波神经网络在现役油田玻璃钢管的运行风险评价

玻璃钢管受到环境和腐蚀等各种因素的影响造成各种管道事故.将模糊评价法、小波分析和人工神经网络理论有机结合,建立了基于模糊小波神经网络的在役玻璃钢管运行风险评价模型.该模型采用模糊评价法对风险因素的指标进行量化,将模糊系统的输出作为神经网络的输入,构造模糊小波神经网络并加以训练.通过选择合适的算法,设计相应的小波神经网络,进行实例仿真.仿真结果表明,该模型能够有效解决现有评价方法主观随意性大、结论模糊等不足,并实时动态再现专家评价结果,其最大相对误差不超过0.3779％.     

无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效研究

针对无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效问题,首先借助概率母函数法,推导出单一随机节点失效下无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效规模,进而在幂函数负载分布条件下,求解出触发无线传感器网络无标度容错拓扑级联失效的临界负载值.研究结果表明,在无线传感器网络无标度容错拓扑中,当网络负载参数超过其临界值时,一个随机故障节点将引起整个网络的级联失效.仿真结果验证了解析推导的正确性.