基于遗传小波神经网络的电网故障诊断方法研究

• 作者: 刘晓琴 宁一 张翠玲 江雪晨 王大志
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电网 故障诊断 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TE968|TP272
• 字数: 3078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2013.06.017

摘要

电网故障中继电保护和断路器的拒动、误动以及信息上传过程中的丢失、畸变等问题使快速、准确的故障诊断仍是一个难题。神经网络方法虽已应用，但神经网络容易陷入局部极小值，针对此情况，提出了基于小波神经网络和遗传算法相结合的故障诊断方法。用遗传算法学习小波神经网络的权值、尺度函数、结构，可以确定用于故障诊断的最优小波神经网络。并对算例进行了仿真，仿真结果表明优化的故障诊断系统优于BP算法的诊断系统，提高了故障诊断精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓琴	东北大学信息科学与工程学院	57	198	8.0	11.0
3	王大志	东北大学信息科学与工程学院	102	661	13.0	20.0
6	江雪晨	东北大学信息科学与工程学院	14	33	3.0	5.0
7	宁一	东北大学信息科学与工程学院	14	34	3.0	5.0
8	张翠玲	东北大学信息科学与工程学院	15	46	4.0	6.0