文献类型：期刊文章

作　　者：毕天姝[1] 倪以信[1] 吴复立[1] 杨奇逊[2]

机构地区：[1]香港大学电机电子工程学系 [2]华北电力大学电力工程系,北京100085

出　　处：《中国电机工程学报》

年　　份：2002

卷　　号：22

期　　号：2

起止页码：73-78

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 。

关 键 词：电网 故障诊断 电力系统 神经网络

分 类 号：TM711]