基于粗糙集和貝葉斯的電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)的研究應用.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩81頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、電力在人們的生活和生產(chǎn)中起到非常重要的作用，因此近年來，對電網(wǎng)故障診斷的研究已經(jīng)成為了一個研究熱點。目前學者提出了很多的電網(wǎng)故障診斷方法，如專家系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法等等。這些方法雖然都能在一定程度上解決問題，但是也存在著諸如知識獲取困難或參數(shù)設置困難等問題。
　　本文在充分研究各種電網(wǎng)故障診斷的方法的基礎之上，考慮到電網(wǎng)中的診斷信息存在著冗余性和不完備性的特點，提出了將粗糙集理論和貝葉斯網(wǎng)絡相結合的電網(wǎng)故障診斷方法。首先為

2、了避免大規(guī)模電網(wǎng)中的決策表太大，導致診斷過程變得復雜的問題，本文首先將電網(wǎng)劃分成既獨立又互聯(lián)的子網(wǎng)。然后再對每個子網(wǎng)的決策表使用一種基于信息熵的互信息約簡算法進行屬性約簡，減少決策表中的屬性個數(shù)，進而降低貝葉斯網(wǎng)絡建模和推理的復雜度。當系統(tǒng)接收到實時故障信息后，就可以利用已經(jīng)建立好的貝葉斯網(wǎng)絡模型進行診斷推理，找出在該種實時故障信息發(fā)生的條件下，發(fā)生概率最大的故障的類型。為了證明基于粗糙集和貝葉斯的電網(wǎng)故障診斷方法的有效性，本文利用Ma

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論