基于RTDS和神经网络的光储微电网线路故障诊断

• 作者: 唐圣学 孙若愚 杨彦杰 毛亚峰 陈月 陈琳
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: RTDS 故障诊断 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 1010-1016
• 页数: 7页
• 分类号: TK81
• 字数: 4041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5292.2018.07.010

摘要

为解决BP神经网络故障诊断模型训练过程长,收敛速度慢,识别率低等问题,文章提出一种新型基于遗传算法的优化BP神经网络(GA-BPNN)光储微电网故障诊断模型. RTDS仿真结果表明,该模型不仅能减少训练的步长,且能准确地判断出内部线路故障类型和故障相,提高了光储微电网的可靠性和安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐圣学	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	28	69	5.0	6.0
2	杨彦杰	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	28	184	9.0	12.0
3	陈月	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	5	13	2.0	3.0
4	孙若愚	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	4	13	2.0	3.0
5	毛亚峰	河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室	1	4	1.0	1.0