供电系统中高压断路器可靠性设计仿真

• 作者: 刘惠康 周康
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 高压断路器 故障诊断 神经网络 遗传算法 径向基函数
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 能源领域仿真
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3431字
• 语种: 中文

摘要

提高高压断路器故障诊断可靠性对于降低生产成本、提高运行可靠性具有重要作用.由于监测信号有限、信号之间为非线性关系,确定故障的来源非常困难,难以准确高效地诊断出故障.传统的诊断方法几乎都采用阈值的方法,缺乏数据管理和分析诊断平台,诊断时间长、效率低.为了提高诊断效率、提升故障诊断可靠性,提出了基于Matlab环境下的遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)优化的BP(Back Propagation)神经网络算法和径向基函数(RBF)神经网络算法的高压断路器故障诊断方法.仿真结果表明两种算法都具有很快的识别速度和较高的准确性,与标准BP算法模型诊断方法对比,两种模型均诊断能力更优、实用性均更强,其中RBF性能最好,两种算法均能有效地提高高压断路器可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘惠康	武汉科技大学信息科学与工程学院	84	301	7.0	14.0
2	周康	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0