改进极限学习机应用于电网故障诊断
Advances of Power System & Hydroelectric Engineering（2015）
Abstract
电网故障诊断中交叉数据模式识别问题占据重要位置,传统的人工智能方法处理效果不甚理想.提出运用改进极限学习机进行故障诊断的算法,随机选取输入权值向量和隐含层的偏差,并且利用最小二乘法分析计算输出权值,以达到提高故障诊断容错性的目的.仿真结果表明:在保护动作信息不完备的情况下,该算法的故障判断准确性明显优于BP神经网络,该算法对存在一定错误数据的故障信息也具有良好的识别能力.
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