基于模糊神经网络的电网故障诊断

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1、分类号：单位代码：安反这工犬學论文题目：基于模糊神经网络的电网故障诊断作者姓名：潘智康专业名称：电气工程导师姓名：陆奎教授完成时间：二—五年六月中图分类号：论文编号学科分类号：密级：公开安徽理工大学硕士学位论文基于模糊神经网络的电网故障诊断作者姓名：潘智康专业名称：电气工程研宄方向：电力系统及其自动化导师姓名：陆奎教授导师单位安徽理丁太学计筧机科学与工程学院答辩委员会主席：王红光论文答辩日期：年月日安徽理工大学研究生处年月日ADissertationinElectricalEngineeringPowerGridFaultDiagnosisBasedonFuzzyNeuralNetworkCa

2、ndidate:PanZhikangSupervisor:LuKuiComputerScience&TechnologySchoolAnhuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168，，独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包合为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：羞￥良日期：月日学位论文版权使用授权

3、书本学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名签字曰期：列厂年月曰摘要摘要随着现在电网规模的不断扩大，电网元件受到各方面故障的的影响也越来越多。目前对电网故障元件的诊断主要是通过人工智能技术以及继电保护和断路器的动作信息来进行故障元件的诊断。但是由于目前

4、电网变得越来越复杂，故障的原因也变得复杂多样，导致继电保护和断路器由于信号发生畸变而不能正常地诊断出故障元件。基于此，为了能够比较快速和准确地诊断出电网的故障元件，本文的主要工作如下：本文构建了简单的电网结构模型，通过对故障元件的继电保护动作分析，确定了故障元件和保护的动作关系，并整理出了电网故障测试样本集。然后通过制定的电网故障频率模糊等级表对训练样本进行模糊化处理，并用向量的形式表示出来，得到电网故障元件输入向量集与电网故障元件的输出向量集。最后通过模糊神经网络混合分类器构建模糊神经网络，以及使用进行仿真，并对仿真结果进行分析。通过对标准网络对电网结构图进行仿真，可以得到误差曲线，然后从仿

5、真出来的误差曲线中可以看出，神经网络的收敛效果不佳，且存在着较大的误差震荡现象。通过模糊神经网络混合分类器模型对电网结构图进行仿真，得到模糊神经网络的误差曲线，从该收敛曲线中可以看出，模糊神经网络的误差收敛曲线比神经网络要快得多。它不仅能够达到我们的期望，而且曲线比较平稳和光滑，可以判定该模型的训练已经达到要求了。通过对模拟的电网结构图进行仿真，并且与神经网络进行参照，可以得到这样一个结论，模糊神经网络的收敛很快，仿真的实际输出和理论输出非常接近。所以模糊神经网络在诊断复杂不确定的电网故障时，比传统的人工智能技术更有优势。本文的主要创新点：综合运用两种传统的人工智能技术，人工神经网络、模糊逻辑

6、理论的特点，构建模糊神经网络并结合继电保护动作原理来对复杂模糊的故障信息进行识别。图表关键词：电网故障；人工神经网络；模糊逻辑理论；模糊神经网络分类号：（；；AbstractAbstractWiththepowergridscaleexpandingnow,thenumberofpowergridcomponentsaffectedbyallkindsoffailureisalsoincreasing.Currently,thefaultdiagnosisofpowergridismainlyusingartificialintelligencetechniques,movementprote

7、ctionandcircuitbreakerinformation.However,duetothepowergridbecomesmoreandmorecomplexnow,thecauseshavebecomemoreandmorecomplexanddiverse,leadingprotectionandcircuitbreakerscannotdiagnosisfaultcomponent