【摘 要】
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为提升电网故障诊断算法的有效性,提出一种基于改进高斯概率神经网络(GPNN)核相似性合并预测的电网子区间故障诊断策略.首先,针对电网故障诊断中存在的数据不确定性现象,引入
【机 构】
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国网山东省电力公司德州供电公司,山东德州,253000;国网山东电力调控中心,山东济南,250000
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为提升电网故障诊断算法的有效性,提出一种基于改进高斯概率神经网络(GPNN)核相似性合并预测的电网子区间故障诊断策略.首先,针对电网故障诊断中存在的数据不确定性现象,引入概率神经网络对其进行数据处理,同时为进一步提高概率神经网络对于数据不确定性的鲁棒处理效果,利用高斯算法对概率神经网络进行改进;其次,针对大型电网故障诊断的效率问题,提出一种子区间并行的故障诊断算法,对电网进行子区间操作,分别应用GPNN算法实现对电网故障子区域的诊断和最终诊断结果的融合;最后,通过仿真实验验证了所提算法在电网故障诊断中的有效性.
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