【摘 要】
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提出采用故障编码技术形成故障空间最优编码集,然后通过模板匹配的方式进行电网故障诊断的方法。针对由于缺少前端故障遥信数据处理的清洗算法,造成故障诊断算法诊断正确率不
【机 构】
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国网上海市电力公司,上海电力大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(51777119);国网上海市电力公司科技项目资助(520900170024)~~
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提出采用故障编码技术形成故障空间最优编码集,然后通过模板匹配的方式进行电网故障诊断的方法。针对由于缺少前端故障遥信数据处理的清洗算法,造成故障诊断算法诊断正确率不高的问题,提出了建立离散Hopfield神经网络模型用于故障遥信数据的前端数据清洗的算法。利用故障遥信数据之间的相关性对遥信变位数据进行分组,并对各组数据分别采用所提出的算法进行数据清洗,利用穷举输入状态数据的方法求取了算法的修正域,从而建立了DHNN清洗模型。最终形成具有纠错能力的电网故障智能诊断方法,实现在故障诊断空间内对故障元件的诊断。通过
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