基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断_熊国江

资 源 简 介

基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断_熊国江

详 情 说 明

径向基函数神经网络（RBFNN）是一种常用于模式识别和函数逼近的人工神经网络。在电网系统中，故障诊断的准确性和实时性至关重要。本文将介绍如何利用RBFNN结合模糊元胞方法来实现高效的电网故障诊断。

RBFNN基本结构 RBFNN通常包含输入层、隐含层和输出层。隐含层采用径向基函数作为激活函数，常用的有高斯函数。这种结构具有局部逼近特性，能够快速响应输入变化，特别适合处理非线性问题。

模糊元胞模型 模糊元胞是一种将电网划分为若干区域的方法，每个元胞包含局部信息并具有模糊边界。通过定义元胞间的关联规则，可以更好地描述电网故障的传播特性。

结合RBFNN的故障诊断 特征提取：从电网监测数据中提取电压、电流等特征参数。 模糊化处理：利用模糊元胞模型对特征进行模糊化，处理不确定性和噪声。 RBFNN训练：基于历史故障数据训练网络，优化隐含层中心和宽度参数。 故障分类：输出层给出故障类型和位置的诊断结果。

优势分析 适应性：RBFNN对非线性系统建模能力强。 容错性：模糊元胞能有效处理监测数据的不完备性。 效率：相比传统BP网络，RBFNN训练速度更快。

这种方法为电网故障诊断提供了新的思路，后续可结合深度学习进一步提升精度。