量子神经网络的电网故障诊断方法

摘要：

本文研究了量子神经网络在电网故障诊断中的应用，以改善故障诊断的容错性。首先利用分辨矩阵的属性约简算法，对决策表进行约简预处理。并设计了量子神经网络训练算法，采用误差反向传播，通过动量梯度下降法更新权值和最小化类方差更新量子间隔。最后对-4母线电力系统仿真，并与传统BP神经网络比较，仿真表明该方法能消去故障信息的冗余成分，提高诊断速度。并在信息不完备或畸变时有较高的诊断准确率和较好的容错性。

关键词： 粗糙集 量子神经网络 故障诊断 容错性 电网故障

作者: 高玮 何正友 杨建维 刘超

作者单位: 西南交通大学电气工程学院,四川省,成都市 610031

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1426-1430

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）