位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于因子分析与神经网络的输电网安全评价
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:电网技术
  • 时间:0
  • 页码:26-30
  • 语言:中文
  • 分类:TM726[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]河南科技大学系统科学与工程研究所,河南省洛阳市471003, [2]国家电网公司,北京市西城区100031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671035).
  • 相关项目:工业系统安全评价的系统功能论研究及应用
中文摘要:

根据影响输电网安全的多种因素,建立了由电网、调度运行及运行方式、继电保护、通信及调度自动化和电气一次设备等因素构成的评价指标体系。运用因子分析法对指标体系进行了分析和约简,通过神经网络的非线性映射和自学习能力构建了输电网的神经网络安全评价模型。实例验证结果表明,采用因子分析和神经网络结合的方法对输电网的安全状况进行综合评价,减少了评价指标的数量,降低了传统评价方法的主观性,提高了评价结果的客观性和科学性。

英文摘要:

According to variety of factors impacting safety of transmission grid, an assessment system constructed by power network, dispatching and operation modes, protective relaying, communication and dispatching automation as well as primary equipments is built. By means of factor analysis, the analysis and reduction of index system is carried out; by means of nonlinear mapping and self-study ability of neural network, a neural network based safety assessment model for transmission grid is constructed. Case study based verification shows that applying the method that integrates factor analysis with neural network to comprehensive assessment of transmission grid safety can reduce the number of evaluation index and the subjectivity of traditional assessment methods, meanwhile the rationality and objectivity of assessment results are improved.

同期刊论文项目
期刊论文 31 会议论文 12 获奖 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600