基于粗糙集理论和神经网络模型的变电站故障诊断方法

• 作者: 李群湛 苏宏升
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变电站 粗糙集 递归神经网络 故障诊断 电力系统
• 年，卷（期）: 2005,（16）
• 所属期刊栏目: 开发与应用技术
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: TM63|TM711
• 字数: 3938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2005.16.014

摘要

以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的变电站故障诊断方法.即利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行分层挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别.变电站故障诊断实例表明了该方法能有效地缩小问题求解规模,且具有较强的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李群湛	西南交通大学电气工程学院	286	5020	37.0	56.0
2	苏宏升	西南交通大学电气工程学院	9	105	5.0	9.0