10.3321/j.issn:1000-6753.2001.04.015
基于神经逻辑网络冗余纠错和FNN组合的配网高容错性故障定位
创造性提出了基于多值神经逻辑网络(MNLN)冗余纠错和前馈神经网络(FNN)组合的配网故障定位原理和实现方法.根据配网SCADA系统汇集的信息具有冗余特征,及配网拓扑结构的关联性可获得各馈线终端单元(FTU)信息之间的冗余关系,提出了基于MNLN原理的信息冗余纠错的模型及逻辑推理规则.经过纠错处理的、无畸变的信息即形成故障定位FNN模型的输入矢量集.文中所提出原理和方法对配电网具有广泛的通用性,具高容错性能和重要实用价值.
配电网、故障定位、多值神经逻辑网络、前馈神经网络、冗余纠错、容错性能
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TM766(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金59877016
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
71-75,60