小波神经网络在电力系统故障定位与诊断中的应用研究

"人工智能-基于神经网络的电力系统故障定位与诊断.pdf" 这篇硕士论文深入探讨了人工智能技术，特别是神经网络在电力系统故障定位与诊断中的应用。作者段晖在天津大学攻读电力系统及其自动化硕士学位时，由导师张庆超指导完成了这项研究。论文主要关注两个关键领域：故障选相和故障测距，并通过引入粗糙集理论来提升小波神经网络的性能，用于故障诊断。 首先，论文对比分析了两种传统神经网络——BP（Backpropagation）网络和Kohonen网络在故障选相中的表现。BP网络以其强大的自学习和聚类能力而知名，但其收敛速度慢、易陷入局部最优的问题被指出。为解决这些问题，论文提出了一种基于Sigmoid函数的小波神经网络模型，并将其应用到故障选相任务中。实验结果显示，小波神经网络在故障选相的准确性上优于BP网络。 其次，针对神经网络在处理大量样本时的收敛难题，论文提出了一种分块训练模式。通过将样本分成若干子模块，每个子模块包含的样本数量减少，从而加快网络的收敛速度。论文利用小波神经网络实现了基于分块训练模式的故障测距方法，并对其效果进行了分析和讨论，为进一步的实际应用奠定了基础。 在故障诊断方面，论文创新性地将粗糙集理论引入小波神经网络，构建了一种分层的模型。粗糙集是一种数据挖掘工具，能有效处理不确定性和不完整性信息。通过这种结合，论文提出的模型在故障诊断的收敛速度和对异常样本的识别能力上都有显著提升。 这篇论文对电力系统的故障管理提供了重要的理论支持和技术方案，特别是在利用神经网络和粗糙集理论优化故障诊断方面。这些研究成果不仅有助于提升电力系统的故障处理效率，也为人工智能在电力领域的应用拓展了新的思路。关键词包括：电力系统、故障选相、故障测距、故障诊断、BP网络、小波神经网络和粗糙集。