【摘 要】
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为了解决电力调度自动化系统中故障、安全监测不到位,尤其是缺少精确定位和关联分析等问题,利用改进的SOM神经网络提出了一种故障诊断模型.首先,在分析调度系统历史数据基础
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学,国家电网公司东北分部,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国科控股企业技术创新引导基金(2015XS0356)
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为了解决电力调度自动化系统中故障、安全监测不到位,尤其是缺少精确定位和关联分析等问题,利用改进的SOM神经网络提出了一种故障诊断模型.首先,在分析调度系统历史数据基础上,提取故障的特征向量,建立学习样本.接着通过算法训练输入和输出间的内在联系,供后续测试验证使用.最后,在已具备数据内在映射关系的网络中,测试待检测数据,验证其故障诊断的效果.最后的结果表明,此模型对不同类型故障识别和诊断能力较强,是一种行之有效的人工智能诊断方法.
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