电网技术

2005, (10) 75-79

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于模糊神经网络的单相自适应重合闸
SINGLE-PHASE ADAPTIVE AUTO-RECLOSURE BASED ON FUZZY NEURAL NETWORK

聂宏展,董爽,李天云,赵妍

摘要(Abstract):

将模糊神经网络应用于单相自适应重合闸中,以模糊理论和人工神经网络理论为基础构造了一个多输入模糊神经网络,用于识别瞬时性故障与永久性故障。该网络以取大取小运算部分代替了乘积求和运算,并采用了从样本中获取模糊规则的方法。利用Matlab进行了大量仿真实验,验证了该方法的可行性与准确性;在仿真的基础上,将多输入模糊神经网络与BP神经网络进行了比较,证明了多输入模糊神经网络在单相自适应重合闸中应用的优越性。

关键词(KeyWords): 单相自适应重合闸;瞬时性故障;永久性故障;模糊神经网络;电力系统

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 聂宏展,董爽,李天云,赵妍

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享