基于核Fisher判别和神经网络的输电线路故障诊断研究

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输电线路是整个电力系统的传输枢纽,承载着输送电能的作用,要求必须具有高可靠性。然而,整个电力系统最容易发生故障的环节也是输电线路,其发生故障的原因多种多样,随机性强,而且包含很多非线性故障问题,很难及时诊断出。如何保证输电线路安全、高效、准确地运行,并且在故障发生时快速诊断,成为研究人员关注的重要问题。目前,应用单一的人工神经网络算法,很难处理好这一非线性问题。所以,本文介绍了一种新的研究方法,即将核Fisher判别法与人工神经网络相融合的方法,既能最大程度的利用人工神经网络的优点,又能够高效的处理
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