【摘 要】
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该文针对RBF神经网络的知识存储和诊断过程是一个黑箱,对运行人员不透明,且当电网拓扑结构发生变化或扩展时,神经网络只能重新训练等问题,推导并建立了RBF神经网络和模糊控制
【机 构】
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电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室（华北电力大学）,香港大学电机电子工程学系
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该文针对RBF神经网络的知识存储和诊断过程是一个黑箱,对运行人员不透明,且当电网拓扑结构发生变化或扩展时,神经网络只能重新训练等问题,推导并建立了RBF神经网络和模糊控制系统之间的等值关系,使得蕴含在RBF神经网络权重中的知识转变为等值模糊控制系统中用语言表述的规则。在此基础上,针对电网结构发生变化或扩展情况,提出了RBF神经网络的局部重新训练新算法。提出的基于RBF神经网络和等值模糊控制系统的故障诊断方法在IEEE118母线系统中进行了仿真试验,结果表明:基于RBF网络与等值模糊系统的故障诊断方法诊断知识易于理解,诊断过程透明,并能适应电网拓扑结构发生变化或扩展的情况,效果理想。
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