简介概要

基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法

来源期刊:工矿自动化2014年第11期

论文作者:马亮 杨萍萍 高建宇

文章页码:71 - 75

关键词:配电网;故障定位;微弱故障信号;动态云QNN群;云理论;量子神经网络;

摘    要:针对传统的配电网故障定位方法在配电网故障信号微弱时存在的故障数据交叉现象严重、实时性较差等问题,提出了一种基于动态云-量子神经网络群的配电网实时故障定位方法;构建了用于配电网故障定位的动态云-量子神经网络群结构模型,提出一种动态云-量子神经网络群改进算法,并给出了基于该算法的配电网实时故障定位步骤;在Matlab软件中采用该方法对某10kV配电网进行故障定位仿真研究,结果表明该方法能够实时、有效地实现故障信号微弱情况下的配电网故障定位,测试精度为97.39%,训练时间为0.001 6s。

详情信息展示

基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法

马亮,杨萍萍,高建宇

河北联合大学轻工学院

摘 要:针对传统的配电网故障定位方法在配电网故障信号微弱时存在的故障数据交叉现象严重、实时性较差等问题,提出了一种基于动态云-量子神经网络群的配电网实时故障定位方法;构建了用于配电网故障定位的动态云-量子神经网络群结构模型,提出一种动态云-量子神经网络群改进算法,并给出了基于该算法的配电网实时故障定位步骤;在Matlab软件中采用该方法对某10kV配电网进行故障定位仿真研究,结果表明该方法能够实时、有效地实现故障信号微弱情况下的配电网故障定位,测试精度为97.39%,训练时间为0.001 6s。

关键词:配电网;故障定位;微弱故障信号;动态云QNN群;云理论;量子神经网络;

<上一页 1 下一页 >

相关论文

  • 暂无!

相关知识点

  • 暂无!

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号