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利用GA優(yōu)化后的RS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行電網(wǎng)故障定位的方法研究
關鍵詞：電網(wǎng) 故障診斷 遺傳算法 粗糙集 神經(jīng)網(wǎng)絡
摘要：電網(wǎng)故障的準確判斷與精準定位是電網(wǎng)安全運行的重要保障措施,傳統(tǒng)電網(wǎng)保護方法是基于專家經(jīng)驗和離線仿真與整定的方法。隨著電網(wǎng)不確定性因素與復雜性的大幅提高,這些方法因精確度與準確率不足會引起保護誤動作與拒動,給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來巨大風險。為有效提高電網(wǎng)線路故障診斷的速度和準確性,提出一種利用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)優(yōu)化后的粗糙集(Rough Set, RS)-BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡進行電網(wǎng)線路故障定位的方法。首先采用GA結合粗糙集RS對數(shù)據(jù)進行預處理,得到最小約簡屬性集,進而簡化BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構;其次根據(jù)遺傳算法全局尋優(yōu)的特點,采用GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值;然后使用BP算法細化局部搜索,避免陷入局部極小值,最終形成GA優(yōu)化RS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的故障定位模型。仿真結果對比發(fā)現(xiàn),該模型能夠準確有效地進行故障定位,提高故障診斷速度和準確率,具有可行性和有效性。
電力科學與工程雜志要求:
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