摘要
介绍了采用 ANN和 ES的变电站故障诊断系统 ,充分利用 ES的推理能力和 AN N的学习能力。系统首先采用ES对故障报警信息进行预处理 ,再用 ANN方法确定故障情况 ,最后利用 ES评价保护和开关的动作情况。 ANN采用 RBF网络 ,提高了训练速度和诊断能力 ;训练样本包括用 ES自动生成基本故障样本 ,以及无确定规则的特殊样本 ,提高了系统管理样本的能力。本系统故障诊断快速 ,动作评价可靠 。
This paper proposes a substation fault diagnosis system based on artificial neur al network (ANN) and expert system (ES).It diagnoses the fault using ANN and ana lyzes the operations of protectors and breakers using ES.ANN adopts RBF network that reduces training time and improves diagnosis ability.The training set is co mposed of two parts:ES automatically creates some and the others are special cas es.The system can diagnose the fault accurately which can relieve the burden of operators.
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
2003年第5期28-29,69,72,共4页
Proceedings of the CSU-EPSA
