期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
基于贝叶斯网络和粗糙集的电网故障诊断方法
被引量:
1
下载PDF
职称材料
导出
摘要
本文提出一种通过贝叶斯网络和粗糙集对常用的电网故障情况进行诊断的方法。该方法可以灵活的表示不确定信息,并能进行不确定性推理。通过研究分析电网在各相短路故障时的电流和阻抗的变化,选用粗糙集理论对故障信息量进行约简,最后通过贝叶斯网络对故障情况进行诊断。通过仿真实验,验证了该方法的正确性和有效性。
作者
凌子俊
胡超
唐军胜
机构地区
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《科技视界》
2014年第31期79-79,109,共2页
Science & Technology Vision
关键词
电网故障
贝叶斯网络
粗糙集
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
35
参考文献
5
共引文献
109
同被引文献
17
引证文献
1
二级引证文献
7
参考文献
5
1
张耀天,何正友,赵静,张鹏,李明,桂建廷.
基于粗糙集理论和朴素贝叶斯网络的电网故障诊断方法[J]
.电网技术,2007,31(1):37-43.
被引量:34
2
基于粗糙集和朴素贝叶斯的电网故障诊断方法研究[D].成都:西南交通大学,2007.
3
宋功益,王晓茹.周曙.基于贝叶斯网的电网多区域复杂故障诊断研究[D].成都:西南交通大学.2011.
4
刘伟娜,霍利民,张立国.
贝叶斯网络精确推理算法的研究[J]
.微计算机信息,2006,22(03X):92-94.
被引量:33
5
吴欣,郭创新.
基于贝叶斯网络的电力系统故障诊断方法[J]
.电力系统及其自动化学报,2005,17(4):11-15.
被引量:52
二级参考文献
35
1
毕天姝,杨春发,黄少锋,杨奇逊.
基于改进Petri网模型的电网故障诊断方法[J]
.电网技术,2005,29(21):56-60.
被引量:61
2
王永强,律方成,李和明.
基于贝叶斯网络和DGA的变压器故障诊断[J]
.高电压技术,2004,30(5):12-13.
被引量:24
3
孙静,秦世引,宋永华.
模糊PETRI网在电力系统故障诊断中的应用[J]
.中国电机工程学报,2004,24(9):74-79.
被引量:85
4
曹锐,李宏光,李昊阳.
一类混杂系统Petri网模型的优化算法的研究[J]
.微计算机信息,2005,21(1):27-28.
被引量:27
5
文福拴,韩祯祥.
基于遗传算法和模拟退火算法的电力系统的故障诊断[J]
.中国电机工程学报,1994,14(3):29-35.
被引量:99
6
朱永利,吴立增,李雪玉.
贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断[J]
.中国电机工程学报,2005,25(10):159-165.
被引量:82
7
吴欣,郭创新,曹一家.
基于贝叶斯网络及信息时序属性的电力系统故障诊断方法[J]
.中国电机工程学报,2005,25(13):14-18.
被引量:84
8
毕天姝,倪以信,吴复立,杨奇逊.
基于径向基函数神经网络和模糊控制系统的电网故障诊断新方法[J]
.中国电机工程学报,2005,25(14):12-18.
被引量:41
9
任惠,米增强,赵洪山.
基于编码PETRI网的电力系统故障诊断模型研究[J]
.中国电机工程学报,2005,25(20):44-49.
被引量:39
10
栗然,黎静华,李和明.
基于加权平均粗糙度的配电网故障诊断分层模型[J]
.电网技术,2006,30(2):61-65.
被引量:15
共引文献
109
1
刘振,史建国,代进进.
贝叶斯网络中信息的传递方法[J]
.微计算机信息,2008,24(3):124-125.
被引量:1
2
陈勇.
智能技术在电网故障诊断中的应用[J]
.江苏电机工程,2007,26(4):39-42.
被引量:4
3
樊玉新,余波,王永强,任腊春.
电力系统继电保护专家系统的构建[J]
.水电能源科学,2007,25(2):96-98.
被引量:7
4
朱永利,王艳,耿兰芹,苏丹.
基于贝叶斯网络的电网故障诊断[J]
.电力自动化设备,2007,27(7):33-37.
被引量:17
5
李强,徐建政.
基于主观贝叶斯方法的电力系统故障诊断[J]
.电力系统自动化,2007,31(15):46-50.
被引量:30
6
张德利,韩璞,焦嵩鸣,王娜,赵周明.
贝叶斯网络在汽轮机故障诊断中的应用[J]
.微计算机信息,2007,23(28):144-146.
被引量:3
7
孔英会,车辚辚,苑津莎,安静,刘云峰.
基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动识别方法[J]
.电网技术,2007,31(23):78-82.
被引量:22
8
韩富春,董邦洲,贾雷亮,周国华,寇爱国.
基于贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估[J]
.电力系统及其自动化学报,2008,20(1):101-104.
被引量:29
9
王茜,王雁凌,张粒子.
影响电力需求预测各因素的客观权重分配方法[J]
.电网技术,2008,32(5):82-86.
被引量:14
10
马小波,韩富春,李海亮.
基于粗糙集理论和贝叶斯网络的真空断路器故障诊断方法[J]
.现代电力,2008,25(3):42-46.
同被引文献
17
1
赵伟,白晓民,丁剑,方竹,李再华.
基于协同式专家系统及多智能体技术的电网故障诊断方法[J]
.中国电机工程学报,2006,26(20):1-8.
被引量:106
2
邓武,杨鑫华,赵慧敏,唐飞龙.
粗糙集、神经网络和专家系统模型用于电力系统故障诊断[J]
.高电压技术,2009,35(7):1624-1628.
被引量:24
3
李再华,白晓民,周子冠,许婧,李晓珺,张霖,孟珺遐,朱宁辉.
基于特征挖掘的电网故障诊断方法[J]
.中国电机工程学报,2010,30(10):16-22.
被引量:46
4
宋功益,王晓茹,周曙.
基于贝叶斯网的电网多区域复杂故障诊断研究[J]
.电力系统保护与控制,2011,39(7):20-25.
被引量:36
5
谢红涛,童晓阳.
基于分层模糊Petri网的电网故障综合诊断方法[J]
.电网技术,2012,36(1):246-252.
被引量:49
6
童晓阳,谢红涛,孙明蔚.
计及时序信息检查的分层模糊Petri网电网故障诊断模型[J]
.电力系统自动化,2013,37(6):63-68.
被引量:35
7
孙明蔚,童晓阳,刘新宇,甄威,王晓茹.
运用时序贝叶斯知识库的电网故障诊断方法[J]
.电网技术,2014,38(3):715-722.
被引量:26
8
罗孝辉,童晓阳.
计及可信度的变结构贝叶斯网络电网故障诊断[J]
.电网技术,2015,39(9):2658-2664.
被引量:32
9
谢敏,吴亚雄,黄庶,刘明波.
基于有色自控Petri网的电网故障区域识别[J]
.电力系统保护与控制,2016,44(2):56-64.
被引量:18
10
刘晓琴,王大志,张翠玲,宁一.
基于模型预测和溯因推理网络的电网故障诊断方法[J]
.东北大学学报(自然科学版),2016,37(4):472-476.
被引量:3
引证文献
1
1
刘仲民,呼彦喆,张鑫.
电网故障智能诊断技术研究综述[J]
.南京师大学报(自然科学版),2019,42(3):138-144.
被引量:7
二级引证文献
7
1
李翟严,胡耀杰,徐礼富,戴海兵,张流涛.
基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究[J]
.机械设计,2024,41(S01):192-195.
2
符艺超,王联智,谢敏,周吉星,吴海杰,孟超.
计量装置故障智能诊断技术的研究与应用[J]
.能源与环保,2021,43(1):87-90.
被引量:2
3
靳一玮,高彦杰,陈佳慧.
基于MODWT的自适应阈值微电网故障检测算法[J]
.上海电力大学学报,2021,37(1):31-36.
被引量:3
4
廖小君,冯先正,张里,王晓茹.
一种基于录波启动信息的电网故障诊断特征向量中心性方法[J]
.四川电力技术,2021,44(6):1-6.
被引量:3
5
张大海,张晓炜,孙浩,和敬涵.
基于卷积神经网络的交直流输电系统故障诊断[J]
.电力系统自动化,2022,46(5):132-140.
被引量:25
6
吴世宝,尹旭.
基于多源信号融合分析的电力设备故障识别技术研究[J]
.电子设计工程,2023,31(10):74-78.
被引量:4
7
张小韬,季小龙,张越.
基于专家系统的电网线路故障智能处置助手[J]
.黑龙江电力,2023,45(6):522-526.
被引量:1
1
崔勇.
小波包变换和RBF网络在风电机组传动链故障诊断的应用研究[J]
.组合机床与自动化加工技术,2013(10):95-97.
被引量:4
2
李演仁,邓斌.
故障熵和故障测试优化[J]
.空军雷达学院学报,2003,17(3):34-36.
被引量:1
3
蔡金燕,陈国通,张宏伟.
故障诊断中的测试节点优选方法[J]
.军械工程学院学报,2002,14(1):7-10.
被引量:17
4
朱敏,杨春玲,周毓龙.
基于测试重要度的Petri网序列优化算法[J]
.系统工程与电子技术,2010,32(9):1997-2000.
被引量:2
5
黄令忠.
基于蚁群分类算法的小电流接地系统选线方法[J]
.信息系统工程,2016,29(2):73-76.
科技视界
2014年 第31期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部