自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用

• 作者: 刘涤尘 李媛 杜新伟 熊元新 王晓君
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应神经模糊推理系统 故障重现 数字闭环修正 电力系统
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 82-87
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TM711
• 字数: 4513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2006.06.016

摘要

将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义.文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进行比较并修正信号源的方法极大地减小了故障重现的非线性误差.Matlab仿真和基于该算法的故障重现装置的实际应用证明了自适应神经模糊推理在故障重现中应用的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊元新	武汉大学电气工程学院	54	467	10.0	20.0
2	刘涤尘	武汉大学电气工程学院	306	4153	33.0	48.0
3	李媛	武汉大学电气工程学院	26	241	9.0	15.0
4	杜新伟	武汉大学电气工程学院	13	205	8.0	13.0
5	王晓君		1	18	1.0	1.0