供电系统中高压断路器可靠性设计仿真

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.

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

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156