基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410373242.5
IPC分类号：G01R31/08;G06F17/50
申请日期：
2014-07-31
申请人：
国网湖北省电力公司武汉供电公司;武汉大学

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著录项信息

专利名称	基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法
申请号	CN201410373242.5	申请日期	2014-07-31
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-11-19	公开/公告号	CN104155574A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01R31/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01R 测量电变量；测量磁变量（指示谐振电路的正确调谐入H03J 3/12） G01R31/00 电性能的测试装置；电故障的探测装置；以所进行的测试在其他位置未提供为特征的电测试装置（在制造过程中测试或测量半导体或固体器件入H01L 21/66；线路传输系统的测试入H04B 3/46） G01R31/08 探测电缆、传输线或网络中的故障	IPC分类号	G;0;1;R;3;1;/;0;8;;;G;0;6;F;1;7;/;5;0查看分类表>
申请人	国网湖北省电力公司武汉供电公司;武汉大学	申请人地址	湖北省武汉市汉口解放大道1529号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网湖北省电力公司武汉供电公司,武汉大学	当前权利人	国网湖北省电力公司武汉供电公司,武汉大学
发明人	张磊琪;石一辉;张超;张钟毓;杨军;龚凌云;陈晓玲
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	鲁力

摘要

本发明涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法。该方法是基于自适应神经模糊推理系统的一种改进方法。对于配电网常出现的几种短路故障类型，该方法构造了一个基于递阶自适应神经模糊推理系统，基于仿真软件仿真各种短路故障并采集故障相电流作为训练样本数据，使用混合学习算法对构造的递阶自适应神经模糊推理系统进行训练，确定系统中的参数；确定了参数的递阶自适应神经模糊系统就可以用于甄别配电网的故障类型了。通过大量的仿真数据验证表明，本发明提出的分类方法具有较高的分类识别准确性、并且对故障点的变化具有较好的鲁棒性以及对网络拓扑结构的变化具有较强的适应性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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