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文檔簡介
1、電力系統(tǒng)的可靠性和供電質(zhì)量關(guān)系著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們?nèi)粘I钏降奶岣?。?dāng)配電網(wǎng)發(fā)生故障尤其當(dāng)保護(hù)和斷路器發(fā)生誤動或拒動以及通信裝置故障造成信號改變或丟失時,會形成變異的故障模式,從而造成警報模式復(fù)雜化,給配電網(wǎng)故障診斷造成更多的困難?,F(xiàn)有的研究方法在處理變異模式時難以保證故障定位的高容錯性,會出現(xiàn)錯判或漏判,其實用價值受到一定限制。因此如何在配電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生事故時能盡快判定故障,為故障解列和恢復(fù)供電提供依據(jù),減少停電損失,已成為配電網(wǎng)故
2、障診斷研究的重要課題。
本文針對單一數(shù)據(jù)挖掘方法在配電網(wǎng)故障診斷中存在的容錯性差、診斷速度不高等缺點,采用了將粗糙集方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合的混合數(shù)據(jù)挖掘方法對配電網(wǎng)故障進(jìn)行診斷。首先對各種應(yīng)用于配電網(wǎng)故障診斷的人工智能方法進(jìn)行研究,分析它們在配電網(wǎng)故障診斷中的特征以及存在的主要問題,然后以保護(hù)、斷路器作為條件屬性,配電網(wǎng)的故障區(qū)域作為決策屬性,考察各種故障情況并建立決策表,并利用布爾邏輯與可辨識矩陣相結(jié)合的屬性約簡算法對
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