| 基于粗糙集理论和神经网络模型的变电站故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 苏宏升,李群湛. 基于粗糙集理论和神经网络模型的变电站故障诊断方法[J]. 电网技术, 2005, 29(16): 66-70 |
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| 作者姓名： | 苏宏升 李群湛 |
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| 作者单位： | 西南交通大学,电气工程学院,四川省,成都市,610031;西南交通大学,电气工程学院,四川省,成都市,610031 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 变电站 粗糙集 递归神经网络 故障诊断 电力系统 |
| 文章编号： | 1000-3673(2005)16-0066-05 |
| 收稿时间： | 2005-03-21 |
| 修稿时间： | 2005-03-21 |
SUBSTATION FAULT DIAGNOSIS METHOD BASED ON ROUGH SET THEORY AND NEURAL NETWORK MODEL |
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| SU Hong-sheng,LI Qun-zhan. SUBSTATION FAULT DIAGNOSIS METHOD BASED ON ROUGH SET THEORY AND NEURAL NETWORK MODEL[J]. Power System Technology, 2005, 29(16): 66-70 |
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| Authors: | SU Hong-sheng LI Qun-zhan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Substation Rough sets. Recursive neural networks Fault diagnosis Power system |
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