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利用GA優化后的RS-BP神經網絡進行電網故障定位的方法研究
關鍵詞：電網 故障診斷 遺傳算法 粗糙集 神經網絡
摘要：電網故障的準確判斷與精準定位是電網安全運行的重要保障措施,傳統電網保護方法是基于專家經驗和離線仿真與整定的方法。隨著電網不確定性因素與復雜性的大幅提高,這些方法因精確度與準確率不足會引起保護誤動作與拒動,給電力系統的安全穩定運行帶來巨大風險。為有效提高電網線路故障診斷的速度和準確性,提出一種利用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)優化后的粗糙集(Rough Set, RS)-BP(back propagation)神經網絡進行電網線路故障定位的方法。首先采用GA結合粗糙集RS對數據進行預處理,得到最小約簡屬性集,進而簡化BP神經網絡結構;其次根據遺傳算法全局尋優的特點,采用GA優化BP神經網絡的初始權值和閾值;然后使用BP算法細化局部搜索,避免陷入局部極小值,最終形成GA優化RS-BP神經網絡的故障定位模型。仿真結果對比發現,該模型能夠準確有效地進行故障定位,提高故障診斷速度和準確率,具有可行性和有效性。
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