基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断研究

• 作者: 化希耀 苏博妮 蔡翠佳
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: RBF神经网络 粗糙集 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 电气安全
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

电力变压器是电力系统的核心枢纽设备,其能否正常运行直接影响了电网供电的安全性以及稳定性[1-2].因此,如何提高电力变压器运行的有效性以及可靠性,是相关行业研究的重点课题,受到国内外电力领域的广泛关注[3-5].本文提出一种基于RBF神经网络与粗糙集的挖掘电力变压器故障诊断算法,利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等特点,对数据进行训练.依据给出的训练样本特征,获取所求概率密度函数的统计值,将改进后的数据发送至粗糙集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	化希耀		21	58	5.0	6.0
2	苏博妮		25	59	5.0	6.0