基于模糊神经网络的发电厂继电保护隐性故障辨识方法

发电厂继电保护隐性故障因其隐蔽性和突发性,对电网安全稳定运行构成重大威胁。传统辨识方法在处理此类故障时面临诸多挑战,难以有效应对复杂多变的电网环境和故障模式的模糊性。模糊神经网络作为一种融合模糊逻辑与神经网络优势的技术,为解决这一问题提供了新的思路。本文提出一种基于模糊神经网络的发电厂继电保护隐性故障辨识方法,利用模糊神经网络的非线性映射能力和模糊推理机制,构建高精度的隐性故障辨识模型。通过对发电厂继电保护系统的实际数据进行训练和测试,验证了该方法的有效性和准确性。实验结果表明,该方法能实现对隐性故障的早期预警和精准定位,提高电网运行的安全性和可靠性。