基于遙信數據故障編碼技術及DHNN校正的電網故障診斷方法

摘要：提出采用故障編碼技術形成故障空間最優編碼集,然后通過模板匹配的方式進行電網故障診斷的方法。針對由于缺少前端故障遙信數據處理的清洗算法,造成故障診斷算法診斷正確率不高的問題,提出了建立離散Hopfield神經網絡模型用于故障遙信數據的前端數據清洗的算法。利用故障遙信數據之間的相關性對遙信變位數據進行分組,并對各組數據分別采用所提出的算法進行數據清洗,利用窮舉輸入狀態數據的方法求取了算法的修正域,從而建立了DHNN清洗模型。最終形成具有糾錯能力的電網故障智能診斷方法,實現在故障診斷空間內對故障元件的診斷。通過實際電網的故障遙信數據的測試,驗證了DHNN神經網絡信息糾正模型和故障診斷模型對電網故障元件診斷的有效性。