基于FIS和RBFN的预想事故自动选择

• 作者: 田志平 陈刚
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 静态安全分析 预想事故 模糊推理系统 径向基神经网络 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 80-85
• 分类号: TM715
• 字数: 4136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2011.05.016

摘要

针对电力系统预想事故自动选择问题,提出了一种基于模糊推理系统FIS(fuzzy inference system)和径向基函数网络RBFN(radial basis function network)算法.定义了一种有功行为指标PIpf,该指标添加了一个模糊补偿系数用以改善遮蔽现象；同时构造了一个三层的RBFN,该网络以发电机功率、负荷功率和网络拓扑结构作为输入,以PIpf作为输出,并通过离线潮流计算获得训练样本；对算例进行计算并与其他算法比较,结果显示该算法能使事故排序更为合理,且计算精度和速度都令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈刚	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	113	1636	21.0	36.0
2	田志平	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	1	5	1.0	1.0