改进SOM神经网络在电力调度故障诊断中的应用

• 作者: 刘兆炜 周心圆 李丹 王汉军
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: SOM神经网络 LVQ神经网络 电力调度 自动化 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 179-185
• 页数: 7页
• 字数: 4622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006279

摘要

为了解决电力调度自动化系统中故障、安全监测不到位, 尤其是缺少精确定位和关联分析等问题, 利用改进的SOM神经网络提出了一种故障诊断模型. 首先, 在分析调度系统历史数据基础上, 提取故障的特征向量, 建立学习样本. 接着通过算法训练输入和输出间的内在联系, 供后续测试验证使用. 最后, 在己具备数据内在映射关系的网络中, 测试待检测数据, 验证其故障诊断的效果. 最后的结果表明, 此模型对不同类型故障识别和诊断能力较强,是一种行之有效的人工智能诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丹	国家电网公司东北分部	18	109	4.0	10.0
2	王汉军	中国科学院沈阳计算技术研究所	8	27	4.0	5.0
3	周心圆	吉林大学计算机科学与技术学院	3	9	2.0	3.0
4	刘兆炜	中国科学院沈阳计算技术研究所	1	3	1.0	1.0