基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测研究  

Research on Fault Prediction of High-Voltage Power Equipment Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：吴小东 严复国 Wu Xiaodong;Yan Fuguo

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司武威供电公司 [2]国网武威供电公司武威电建实业有限公司

出　　处：《电力设备管理》2024年第19期150-152,共3页Electric Power Equipment Management

摘　　要：本研究旨在探讨基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测方法。高压电力设备在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障预测对于保障电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。本文首先对高压电力设备的常见故障类型和传统的故障预测方法进行了综述,并分析了各种故障预测方法的优缺点。在此基础上,提出了一种基于模糊神经网络的故障预测模型,通过对输入变量的模糊化处理和神经网络的自适应学习能力,实现对设备故障的精准预测。试验证明,该模型在故障预测的精度和效率方面均优于传统方法,在实际应用中具有较大潜力。同时,本文还对该模型的应用前景和进一步研究方向进行了讨论,供同行参考。

关 键 词：高压电力设备 故障预测 模糊神经网络 神经网络模型 

分 类 号：TM7[电气工程—电力系统及自动化]