基于多输出衰减径向基函数神经网络的电网故障诊断.pdf

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1、第41卷第21期电力系统保护与控制Vl01．41NO．212013年11月1日PowerSystemProtectionandControlNOV．1．2013基于多输出衰减径向基函数神经网络的电网故障诊断熊国江，石东源，朱林(强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)，湖北武汉430074)摘要：为提高电网故障诊断神经网络模型的构建速度，提出了一种基于多输出衰减径向基函数(Multi—outputDecayRadialBasisFunctionMDRBF)神经网络的故障诊断方法。DRBF神

2、经网络不需训练即能以任意精度一致逼近任意连续多变量函数。介绍了单输出DRBF(Single．outputDRBF，SDRBF)神经网络，分析了其存在的不足，即只能处理单输出变量问题，不能直接应用于电网故障诊断。在此基础上，根据电网元件的故障特点，提出了将SDRBF神经网络演变为多输出DRBF(Multi—OutputDRBFMDRBF)神经网络的拓展策略，以满足电网故障诊断的多输出变量需求。以4母线输电网络作为仿真系统，算例结果表明，该方法具有实现简单、容错性好、鲁棒性强等特点。关键词：电力系统；

3、故障诊断；衰减径向基函数神经网络；容错性；鲁棒性Faultdiagnosisofpowergridsbasedonmulti—outputdecayradialbasisfunctionneuralnetworkXIONGGuo~iang，SHIDong·yuan，ZHULin(StateKeyLaboratoryofAdvancedElectromagneticEngineeringandTechnology(HuazhongUniversityofScienceandTechnology)Wu

4、han430074，China)Abstract：Toimprovetherateofconstructionofneuralnetworkbasedmodelofpowergridsfaultdiagnosis，amethodbasedonmulti—outputdecayradialbasisfunction(MDRBF)neuralnetworkforfaultdiagnosisisproposed．DBRFneuralnetworkcanuniformlyapproximateanycon

5、tinuousmultivariatefunctionswitharbitraryprecisionwithouttraining．Thesingle—outputDRBF(SDRBF)neuralnetworkisintroduced，anditsshortageinfaultdiagnosisofpowergridsisanalyzed．Sincesingle—outputDRBF(SDRBF)neuralnetworkcanonlysolvethesingle—variableoutputp

6、roblem，therefore，itCannotbeuseddirectlyinfaultdiagnosisofpowergrids．Onthisbasis，astrategyforexpandingtheSDRBFneuralnetworktotheMDRBFneuralnetworkisproposedaccordingtothefaultcharacteristicofelectriccomponents．MDRBFneuralnetworkisabletosatisfythemulti—

7、variableoutputneedoffaultdiagnosisofpowergrids．Afour—bustransmissiongridisadoptedasasimulationsystemandtheresultsshowthattheproposeddiagnosticmethodbasedonMDRBFneuralnetworkissimpleandhasgoodfault—toleranceandstrongrobustness．ThisworkissupportedbyNati

8、onalNaturalScienceFoundationofChina(No．51107048)．Keywords：powersystem；faultdiagnosis；decayradialbasisfunctionneuralnetwork；fault-tolerance；robustness中图分类号：TM77文献标识码：A文章编号：1674．3415(2013)21—0038—08诊断的方法主要有专家系统【31、优化技术_4】、Petri0引言网l6_7]、贝叶斯网络f81