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

• 作者: 孙雅明 廖志伟 杜红卫
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 页码范围: 71-75,60
• 页数: 6页
• 分类号: TM766
• 字数: 4616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2001.04.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙雅明	天津大学自动化学院电力系	56	3112	30.0	55.0
2	廖志伟	天津大学自动化学院电力系	10	723	10.0	10.0
3	杜红卫	天津大学自动化学院电力系	8	764	8.0	8.0