【摘 要】
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为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,青岛港湾职业技术学院电气工程系
【基金项目】
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中国博士后基金资助项目(2015T80729);青岛市博士后研究人员应用研究项目(2015190)~~
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为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障信息中约简出最小决策表;然后基于得到的最小决策表提取诊断规则并建立最优的Petri网模型,利用Petri网处理并行推理的能力来实现高效的电网故障诊断。其中引入神经网络中的BP算法对电网故障诊断Petri网模型的权值参数进行网络优化训练。电网实例分析结果表明该模型能准确找到故障区域,具有较好的快速性、自适应性和一定的容错性。
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