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基于BP神经网络和专家系统的变电站报警信息处理系统 被引量:18

SUBSTATION ALARM MESSAGE DEALING SYSTEM BASED ON ANN AND ES
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摘要 对 BP神经网络的容错性进行了研究 ,将网络的容错能力与测试样本所形成的模糊区的大小相对应 ,通过消除模糊区来提高网络的容错能力。针对南昌 50 0 k V变电站自动化系统 ,开发了变电站的实时故障诊断系统。该系统以 3层前向 BP网络作为故障诊断的核心部分 ,以开关动作信息、保护动作信息等作为人工神经网络的输入。同时结合专家系统 ,利用其推理判断能力 ,对变电站运行方式进行识别 。 The fault-tolerance performance of BP neural network (NN) is studied firstly. The fault-tolerance performance is corresponding to the fuzzy area formed by detecting samples, and the fault-tolerance performance is enhanced by eliminating fuzzy area. A substation real-time fault diagnosis system is developed on the basis of Nanchang 500 kV automation substation. Triple layers BP NN is the core of fault diagnosis system in which inputs include the alarming information of tripped breaker, protection information and so on. Because of its inference capability, expert system is used in the system to recognize substation operational modes and modify some output of ANN.
出处 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期45-47,共3页 Automation of Electric Power Systems
关键词 BP神经网络 容错性 专家系统 变电站 报警 信息处理系统 Alarm systems Automation Electric substations Expert systems Fuzzy control Neural networks
  • 引文网络
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献8

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  • 8杨洪,图论常用算法选编,1985年

共引文献29

同被引文献125

引证文献18

二级引证文献216

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