[发明专利]一种基于神经网络和模糊积分的电力系统故障诊断方法有效
申请号: | 200910099462.2 | 申请日: | 2009-06-08 |
公开(公告)号: | CN101661075A | 公开(公告)日: | 2010-03-03 |
发明(设计)人: | 郭创新;彭明伟;刘毅;游家训;马韬韬 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08;G06N3/02;G06N3/08 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人: | 周 烽 |
地址: | 310027浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 神经网络 模糊 积分 电力系统 故障诊断 方法 | ||
1.一种基于神经网络和模糊积分的电力系统故障诊断方法,其特征在于,包括 以下步骤:
(1)对电网的三类主要元件线路、母线、变压器分别建立保护模型和神经网络 模型;
(2)选取训练样本和RBF网络对元件神经网络进行训练;
(3)采用实时结线分析方法来识别故障前与故障后的系统拓扑结构差异,确定 故障区域,将故障区域内的元件作为候选故障元件;
(4)基于面向元件的神经网络模型进行初级故障诊断;
(5)利用模糊技术对初级故障诊断结论进行预处理;
(6)根据电网拓扑信息形成候选故障元件集D={d1,d2…dN},其中,d为候选故 障元件;
(7)根据电网拓扑信息形成各个候选故障元件的直接关联元件集合 Di-direct={dm…dn}与隔一级关联元件集合Di-indirect={dk…di};
(8)确定模糊密度,即gi=g({xi}),i=1,2,…n,其中,gi就是第i个信息的模糊密 度,亦即为第i个信息的权重;
(9)根据拓扑信息及各元件的诊断结论,形成直接关联元件对候选故障元件的 故障的支持程度的集合Fi-direct={fm…fn}与隔一级关联元件对该候选故障元件的 故障的支持程度的集合Fi-indirect={fk…fi};
(10)根据式计算模糊积分值ei,ei即为综合诊断给出 的故障可能性指标,形成候选故障元件的故障可能性指标集E={e1,e2…eN}; 根据故障可能性指标集,确定故障元件。
2.根据权利要求1所述基于神经网络和模糊积分的电力系统故障诊断方法,其 特征在于,所述步骤(5)中,所述利用模糊技术对初级故障诊断结论进行预处 理,其选用的隶属度如下:
其中,x为待处理的输入数据,y为处理后的数值,e为自然常数。
3.根据权利要求1所述基于神经网络和模糊积分的电力系统故障诊断方法,其 特征在于,所述步骤(8)具体为:根据式确定λi,然后根据式 g(x1)=g({x1})和式
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