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摘要:
电网诊断通常都是故障发生后,根据故障后产生的信息来推断故障.为了能在故障发生前进行预防,提出模型预测(Model Prediction,MP)和溯因推理网络(Abductive Reasoning Network,ARN)方法预测电网故障.模型预测利用电力系统中历史数据来预测电网无故障运行时的数据,与电网实际运行时的数据作对比,计算差值,差值作为诊断系统的输入;溯因推理网络能够处理预测数据和相应的候选故障之间的复杂关系,被用来构建故障诊断系统.模型预测和溯因推理网络方法相结合,能在保护装置和断路器动作前进行故障定位,具有故障预警功能.仿真结果表明,溯因推理方法构成的预测系统比神经网络方法构成的预测系统诊断结果更快、更准确.
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文献信息
篇名 基于模型预测方法的电网故障预测
来源期刊 辽宁石油化工大学学报 学科 工学
关键词 模型预测 溯因推理网络 故障预测 候选故障 故障定位
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 计算机与控制
研究方向 页码范围 60-65
页数 6页 分类号 TM71
字数 4290字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6952.2017.02.013
五维指标
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 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 57 198 8.0 11.0
2 薛涵磊 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模型预测
溯因推理网络
故障预测
候选故障
故障定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁石油化工大学学报
双月刊
1672-6952
21-1504/TE
大16开
辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号
8-257
1981
chi
出版文献量(篇)
2263
总下载数(次)
3
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12790
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