基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断

提出了基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断方法，旨在有效解决神经网络应用于电网故障诊断所面临的适应网络拓扑结构变化的可移植性问题。该方法以单个线路、母线和变压器为元胞对象，以保护各元胞的所有关联保护和对应的断路器为输入，建立了元胞通用神经网络诊断模型，并给出了故障诊断时模型的自动生成方法。此外，考虑到电网故障信息存在不完备性和不确定性，本文采用模糊矢状图来描述电网元件、保护和断路器之间的逻辑推理关系，并提取出蕴含不确定性的模糊推理规则，用于训练元胞通用神经网络。算例仿真结果表明，该方法简单、有效，能处理各种复杂故障情况，且能有效适应网络拓扑结构的变化，具有良好的容错性和可移植性。