作者：钟波; 周家启; 赵渊可靠性软计算粗糙集人工神经网络
摘要：为减少大电力系统可靠性评估中偶发事件的潮流计算次数,提高故障模式识别率,将粗糙集与神经网络、遗传算法有机融合,提出了电力系统偶发事件模式识别的软计算模型--粗神经网络融合模型(RNNIM)和基于RNNIM的电力系统可靠性评估算法.首先利用粗糙集方法约简RNNIM的输入变量,提炼样本,提取事件类与系统状态关系的概略化规则集;其次利用概约化规则集建立RNNIM,用遗传学习算法训练网络.以RBTS和IEEE-RTS79测试系统为例,说明所提模型是正确、可行和有效的.
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