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基于粒子群优化广义回归神经网络和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法

Name: 基于粒子群优化广义回归神经网络和D-S证据理论的电网分区故障诊断方法
Brand: 三峡大学
SKU: 2022102589848
Price: 21150.0 CNY
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210258984.8 📄 发布日：2026/04/02

著录项目信息

申请日

2022-03-16

公开号

CN114742201B

公开日

2024-07-09

申请人

三峡大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G06N3_006 , G06N3_08 , G06Q50_06 , G06F18_25 , G06F18_27 , G06N3_044 ,

技术画像

所属领域

电网分区电力系统故障诊断神经网络算法信息融合技术证据理论电网分区

应用场景

智能电网, 电力系统运行监测, 电网故障定位, 电力调度自动化, 变电站运维

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摘要

基于粒子群优化广义回归神经网络和D‑S证据理论的电网分区故障诊断方法，通过改进图形分割法将大电网划分为相互重叠的不同子网；将保护和断路器的故障报警信息作为训练样本，通过训练每个子网的粒子群优化广义回归神经诊断模型，建立每个子网对应的故障诊断模块；根据故障警报信息，触发相应子网的故障诊断模块；根据报警信息的子网的数量以及是否相邻，判断故障是否发生在重叠区域，如果故障不是在重叠区域，则分析子网故障诊断模块的输出结果；如果故障在重叠区域，则通过D‑S证据理论再分析，通过融合相邻子网的诊断输出，得到诊断结果。本发明将电网划分为相互重叠且计算负担基本相同的子网，降低了电网结构的复杂性，提高了故障诊断效率。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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