叶青华
- 作品数：4 被引量：95H指数：2
- 供职机构：华南理工大学电力学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断被引量：2
- 2004年
- 为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误 ,在基于粗糙集理论 (RoughSetTheory,简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上 ,充分利用神经网络(NeuralNetworks,简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力 ,构造了RST与NN相结合的故障诊断模型 .首先利用RST从诊断样本中提取领域知识 ,然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构 ,进而增强诊断NN的智能性和容错性 .通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较 ,证明了该模型的有效性和通用性 .该模型即使在诊断信息不完整的情况下 ,也具有高的诊断容错性能 。
- 廖志伟王钢叶青华
- 关键词：故障诊断容错性能粗糙集理论神经网络
- 人工智能技术在电力系统故障诊断中应用被引量：57
- 2003年
- 对人工神经网络、专家系统、遗传算法、模糊理论等人工智能技术的基本概念进行了简单的介绍 ,并从实用化的观点对它们在电力系统故障诊断中的应用特点、存在问题进行分析 ,最后指出人工智能技术用于电力系统故障诊断的最新发展动向。
- 廖志伟孙雅明叶青华
- 关键词：电力系统人工智能人工神经网络专家系统潮流计算
- 基于GRNN多故障自适应电力系统故障诊断
- 本文利用广义回归神经网络(GRNN-General Regression Neural Network)在逼近能力、分类能力和学习速度的优势,构造了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明,本文构造模型不仅对因干扰而...
- 叶青华廖志伟王钢
- 关键词：电力系统故障诊断
- 文献传递
- 基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断被引量：39
- 2005年
- 为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力.
- 廖志伟叶青华王钢文福拴
- 关键词：电力系统故障诊断广义回归神经网络自适应能力
