CN107703420A - 一种多重电力系统故障的智能诊断方法 - Google Patents

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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors

Abstract

本发明是一种多重电力系统故障的智能诊断方法，依次进行如下诊断：基于规则的诊断；基于案例的诊断；基于行为的诊断；基于故障树的诊断；基于模糊逻辑推理的诊断；基于神经网络专家系统的诊断；基于数据挖掘诊断。本发明所述的一种多重电力系统故障的智能诊断方法，智能化高、协同性高、快速、诊断准确。

Description

一种多重电力系统故障的智能诊断方法
技术领域
本发明涉及电力系统故障的智能诊断领域，尤其涉及一种多重电力系统故障的智能诊断方法。
背景技术
电网的发展和社会的进步都对电网的运行提出了更高的要求，加强对电网故障的诊断处理显得尤为重要。随着计算机技术、通信技术、网络技术等的发展，采用更为先进的智能技术来改善故障诊断系统的性能，具有重要的研究价值和实际意义。
故障的智能诊断技术也被称为智能故障诊断技术，包括专家系统(ExpertSystem，ES)、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)、决策树(Decision Tree，DT)、数据挖掘(Data Mining，DM)、模糊论(Fuzzy Theory，FT)、Petri网理论(PetriNetwork Theory，PNT)、支持向量机(SupportVector Machine，SVM)、仿生学理论(BionicsTheory，BT)的应用等，其中前四种技术得到了较多的研究，相对比较成熟和常用。
为此，设计一种多重电力系统故障的智能诊断方法，解决以上问题。
发明内容
本发明为克服以上不足，提供一种多重电力系统故障的智能诊断方法，依次进行如下诊断：
基于规则的诊断；
基于案例的诊断；
基于行为的诊断；
基于故障树的诊断；
基于模糊逻辑推理的诊断；
基于神经网络专家系统的诊断；
基于数据挖掘诊断。
本发明的有益效果是：本发明所述的一种多重电力系统故障的智能诊断方法，智能化高、协同性高、快速、诊断准确。
具体实施方式
以下将结合本发明的实施例进行详细叙述。
一种多重电力系统故障的智能诊断方法，依次进行如下诊断：
基于规则的诊断；
基于案例的诊断；
基于行为的诊断；
基于故障树的诊断；
基于模糊逻辑推理的诊断；
基于神经网络专家系统的诊断；
基于数据挖掘诊断。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种多重电力系统故障的智能诊断方法，其特征在于，
依次进行如下诊断：
基于规则的诊断；
基于案例的诊断；
基于行为的诊断；
基于故障树的诊断；
基于模糊逻辑推理的诊断；
基于神经网络专家系统的诊断；
基于数据挖掘诊断。
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Title
袁侃: "复杂系统的故障诊断及容错控制研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

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