【摘 要】
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当前电网故障诊断主要依靠单一的人工智能算法,对于复杂故障问题常出现误诊、漏诊情况.为解决这一问题,给出一种基于量子遗传算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法.采用量
【基金项目】
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陕西工业攻关资助项目(2016GY136),陕西自然科学基础研究计划面上项目(2018JM6089).
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当前电网故障诊断主要依靠单一的人工智能算法,对于复杂故障问题常出现误诊、漏诊情况.为解决这一问题,给出一种基于量子遗传算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法.采用量子遗传算法来进行粗糙集的属性约简,量子旋转门实现染色体的演化来达到较高的收敛速度和全局最优搜索,约简出最小决策表,结合提取的诊断规则并建立Petri网模型,利用Petri网进行高效的电网故障诊断.通过实例分析表明该模型能准确诊断出故障区域,具有较好的快速性和准确性.
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