本文關鍵詞：基于模糊神經網絡的輸電線路故障診斷系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：輸電線路在電力系統(tǒng)中的作用是輸送電能,其具有高可靠性對整個電力系統(tǒng)的重要意義不言自明。輸電線路也是電力系統(tǒng)故障發(fā)生最為頻繁的部分,如果不能采取有效的防護措施,可能會導致整個電力系統(tǒng)癱瘓。如何對輸電線路故障時采取快速、準確的診斷,一直是研究人員所面對的一個重要的課題。本文首先對輸電線路發(fā)生的各類短路故障及其對應的故障機理進行分析,提取機理分析結果特征,并作為故障診斷依據；其次針對目前短路故障中信息處理復雜繁瑣,而單一診斷方法診斷實時性和準確性差等問題,給出了一種模糊推理與神經網絡相結合的方式---模糊神經網絡算法；最后根據這種結合方式構建一類模糊-神經網絡故障診斷模型,并在Matlab中應用輸電線路故障診斷算法構建故障診斷系統(tǒng),進行仿真實驗。該系統(tǒng)具有以下特點：(1)采用基于序電流與序電壓的算法,不僅能識別出故障相,還能判斷是否是接地故障,大大減少了計算量。(2)通過建立串聯的模型,既能同時運用兩種診斷方法,揚長避短,又避免了兩種方法的互相干擾,并且在模糊推理系統(tǒng)中,就簡化了輸出向量個數,減輕了神經網絡訓練壓力,提高系統(tǒng)診斷效率。為了驗證所設計的系統(tǒng)模型的有效性,在實驗室環(huán)境下通過大量測試樣本的驗證,結果表明,本文所確定的模糊-神經網絡系統(tǒng)對輸電線路故障短路類型能全部做出正確的類型識別,達到了預期目標。
【關鍵詞】：輸電線路故障 模糊神經網絡 模糊推理 神經網絡 訓練
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM75
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 課題研究的背景11-12
• 1.2 國內外現狀的研究及發(fā)展趨勢12-14
• 1.3 課題研究的意義14-15
• 1.4 本文的主要工作及各章節(jié)安排15-17
• 2 模糊神經網絡的理論基礎17-33
• 2.1 模糊理論的基本知識17-19
• 2.1.1 模糊集合及其基本運算17-19
• 2.1.2 模糊邏輯系統(tǒng)19
• 2.2 神經網絡概論19-23
• 2.2.1 神經網絡的分類20-22
• 2.2.2 神經網絡的學習算法22-23
• 2.3 BP神經網絡23-27
• 2.3.1 BP神經網絡的結構與網絡逼近23-26
• 2.3.2 BP網絡模式識別與學習算法26-27
• 2.4 模糊神經網絡知識27-30
• 2.4.1 模糊神經網絡理論概述27-28
• 2.4.2 模糊神經元28-29
• 2.4.3 模糊神經網絡的結構特征29-30
• 2.5 本章小結30-33
• 3 輸電線路故障機理分析33-45
• 3.1 輸電線路故障33-34
• 3.1.1 本文采用輸電線路的模型33-34
• 3.2 輸電線路各種故障的原因及特征34-43
• 3.2.1 單相接地故障34-37
• 3.2.2 兩相短路故障37-39
• 3.2.3 兩相短路接地故障39-42
• 3.2.4 三相短路故障42-43
• 3.3 各種短路故障的電流電壓特征總結43
• 3.4 本章小結43-45
• 4 構建模糊-神經網絡診斷系統(tǒng)的模型45-53
• 4.1 模糊推理與神經網絡的模型構建方式45-48
• 4.2 基于模糊-神經網絡的模型構建48-52
• 4.2.1 模糊推理系統(tǒng)的結構模型48-51
• 4.2.2 BP神經網絡的結構模型51-52
• 4.3 本章小結52-53
• 5 基于模糊-神經網絡的故障診斷實現53-65
• 5.1 Matlab仿真軟件53-54
• 5.1.1 模糊邏輯工具箱53-54
• 5.1.2 神經網絡工具箱54
• 5.2 模糊-神經網絡的診斷過程54-55
• 5.3 模糊推理的診斷55-58
• 5.4 BP神經網絡的診斷58-61
• 5.4.1 輸入及輸出向量的構成58-59
• 5.4.2 BP神經網絡的訓練59-61
• 5.5 基于模糊-神經網絡的測試61-63
• 5.5.1 測試樣本的建立61-62
• 5.5.2 基于模糊-神經網絡的測試過程62-63
• 5.5.3 模糊-神經網絡測試結果分析63
• 5.6 本章小結63-65
• 6 總結與展望65-67
• 6.1 總結65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-73
• 攻讀碩士學位期間主要科研成果73

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