基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法

    公开(公告)号:CN104155574B

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201410373242.5

    申请日:2014-07-31

    CPC classification number: Y02E60/76 Y04S40/22

    Abstract: 本发明涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法。该方法是基于自适应神经模糊推理系统的一种改进方法。对于配电网常出现的几种短路故障类型,该方法构造了一个基于递阶自适应神经模糊推理系统,基于仿真软件仿真各种短路故障并采集故障相电流作为训练样本数据,使用混合学习算法对构造的递阶自适应神经模糊推理系统进行训练,确定系统中的参数;确定了参数的递阶自适应神经模糊系统就可以用于甄别配电网的故障类型了。通过大量的仿真数据验证表明,本发明提出的分类方法具有较高的分类识别准确性、并且对故障点的变化具有较好的鲁棒性以及对网络拓扑结构的变化具有较强的适应性。

    基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法

    公开(公告)号:CN104155574A

    公开(公告)日:2014-11-19

    申请号:CN201410373242.5

    申请日:2014-07-31

    CPC classification number: Y02E60/76 Y04S40/22

    Abstract: 本发明涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法。该方法是基于自适应神经模糊推理系统的一种改进方法。对于配电网常出现的几种短路故障类型,该方法构造了一个基于递阶自适应神经模糊推理系统,基于仿真软件仿真各种短路故障并采集故障相电流作为训练样本数据,使用混合学习算法对构造的递阶自适应神经模糊推理系统进行训练,确定系统中的参数;确定了参数的递阶自适应神经模糊系统就可以用于甄别配电网的故障类型了。通过大量的仿真数据验证表明,本发明提出的分类方法具有较高的分类识别准确性、并且对故障点的变化具有较好的鲁棒性以及对网络拓扑结构的变化具有较强的适应性。

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