基于模糊神经网络的电力系统连锁故障风险评估

• 作者: 曹一家 江全元 陈为化
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 连锁故障 模糊神经网络 风险评估 隐性故障
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 973-979
• 页数: 7页
• 分类号: TM712
• 字数: 5759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.06.021

摘要

为了减少大规模停电事故,通过分析由保护装置隐性故障造成的电力系统连锁故障的基本过程和基本原理,建立了风险模型,并提出了应用模糊神经网络进行电力系统连锁故障风险评估的指标和方法.利用训练后的模糊神经网络,实现了通过升级保护装置性能来降低电力系统连锁故障风险的预防策略.针对电力系统连锁故障的随机性和严重性的特点,该方法较好地描述了电力系统的安全状态,对系统风险的分类效果好,评估速度快,具有较好的实用性.IEEE 118-bus系统的应用结果表明了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江全元	浙江大学电气工程学院	146	4817	38.0	64.0
2	曹一家	浙江大学电气工程学院	153	8711	49.0	88.0
3	陈为化	浙江大学电气工程学院	7	796	7.0	7.0