基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断

• 作者: 叶青华 廖志伟 文福拴 王钢
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 故障诊断 广义回归神经网络 自适应能力
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TM711
• 字数: 3601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-565X.2005.09.002

摘要

为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文福拴	华南理工大学电力学院	63	1581	24.0	38.0
2	王钢	华南理工大学电力学院	144	3457	34.0	54.0
3	廖志伟	华南理工大学电力学院	39	740	14.0	26.0
4	叶青华	华南理工大学电力学院	6	191	4.0	6.0