基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位

来源 :电工技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ghfgdfgg

【摘要】

：

创造性提出了基于多值神经逻辑网络(MNLN)冗余纠错和前馈神经网络(FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法.根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征,及配网拓扑结构的关联性

【作者】

：

孙雅明杜红卫廖志伟

【机构】

：

天津大学自动化学院电力系

【出处】

：

电工技术学报

【发表日期】

：

2001年4期

【关键词】

：

配电网故障定位多值神经逻辑网络前馈神经网络冗余纠错容错性能 Distribution networksFault section diagnosisM

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创造性提出了基于多值神经逻辑网络(MNLN)冗余纠错和前馈神经网络(FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法.根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元(FTU)信息之间的冗余关系,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则.经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集.文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性,具高容错性能和重要实用价值.

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