【摘 要】
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该文首先指出了电力系统中现有故障诊断算法中存在的几个难点问题,指出了该论文的主要研究方向.然后介绍了模糊神经网络理论及其在电力系统中的应用现状以及该论文的主要工作
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该文首先指出了电力系统中现有故障诊断算法中存在的几个难点问题,指出了该论文的主要研究方向.然后介绍了模糊神经网络理论及其在电力系统中的应用现状以及该论文的主要工作.在研究了Simpson模糊极小-极大神经网络模型的结构特点和学习算法的基础上,该文首次提出了基于该网络模型的变压器励磁涌流和内部故障鉴别的新算法.在构造算法模型的过程中,分别提出了多特征输入量和波形记忆原理两种方法.这种新的鉴别方法最大的优点就是它全面利用了变压器两侧完全的电流和电压量信息,并且能快速收敛.网络的训练和测试结果表明,它能快速准确区分变压器处于各种运行工况下的励磁涌流和内部故障,正确率达100﹪.该文还提出了基子一种补偿型模糊神经网络的超高压输电线故障测距新算法.该论文在将模糊神经网络理论运用于电力系统故障诊断方面做了很好的尝试,成功地解决了变压器励磁涌流和内部故障的鉴别及超高压输电线路的精确故障测距这两个难点.
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