节点文献

基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断

Adaptive Multi-Fault Diagnosis of Power System Based on GRNN

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 廖志伟叶青华王钢文福拴

【Author】 Liao Zhi-wei Ye Qing-hua Wang Gang Wen Fu-shuan (College of Electric Power,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China)

【机构】 华南理工大学电力学院华南理工大学电力学院 广东广州510640广东广州510640广东广州510640

【摘要】 为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力.

【Abstract】 In order to realize fast and correct fault diagnosis in electric network,this paper presents a novel fault diagnosis model employing the abilities of GRNN(General Regression Neural Network) in approximation,classification and learning.Simulated results demonstrate that the proposed model not only can make fast and accurate diagnoses with good fault-tolerance performance,but also possesses excellent self-adaptive ability for various topological structures of electric network.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(50477029)
  • 【文献出处】 华南理工大学学报(自然科学版) ,Journal of South China University of Technology(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2005年09期
  • 【分类号】TM711
  • 【被引频次】69
  • 【下载频次】520
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络