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基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
被引量：
11
1
作者
邹红波
宋璐
+2 位作者
张馨煜
段治丰
宋家乐
《智慧电力》
北大核心
2023年第3期25-30,45,共7页
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相...
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSOGRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。
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关键词
电网分区
故障诊断
改进图形分割法
粒子群算
法
广义回归神经网络
D-S证据理论
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职称材料
题名
基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
被引量：
11
1
作者
邹红波
宋璐
张馨煜
段治丰
宋家乐
机构
新能源微电网湖北省协同创新中心
三峡大学电气与新能源学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第3期25-30,45,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61876097)。
文摘
针对大电网中保护和断路器误动、拒动、信息丢失等不确定的电网故障信息以及现有电网分区方法的不足,提出了基于粒子群优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法。首先,通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同区域,降低故障诊断难度。然后在各个区域建立PSOGRNN诊断模块,根据故障警报信息,并行完成各自的故障诊断任务。最后,采用D-S证据理论对相邻区域的重叠区域进行分析,以实现对重叠区域的综合故障诊断。仿真结果表明,该方法能有效识别非重叠区域和重叠区域的故障,容错能力强,诊断准确率高。
关键词
电网分区
故障诊断
改进图形分割法
粒子群算
法
广义回归神经网络
D-S证据理论
Keywords
power grid partition
fault diagnosis
improved graph segmentation method
particle swarm algorithm
generalized regression neural network
D-S evidence theory
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于PSO-GRNN和D-S证据理论的电网分区故障诊断
邹红波
宋璐
张馨煜
段治丰
宋家乐
《智慧电力》
北大核心
2023
11
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