论文部分内容阅读
由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的FTU,其运行环境较恶劣,元器件受损或信息丢失的可能性高,易形成变异故障模式,导致故障定位的错判,提出基于粗糙集(RS)理论和遗传算法(GA)相结合的数据挖掘(DM)模型来处理实时输入信息的畸变和实现配电网的故障定位.首先通过RS对变异故障信息域的数据集进行划分,再用GA挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则.经仿真测试证明,基于DM模型的故障定位与基于常规前馈神经网络(FNN)故障定位原理相比,前者具更高的容错性能.