摘要电力系统发生了复杂故障或保护、开关发生拒动、误动情况,将对电网本身产生巨大影响。当相关的操作人员再对故障的发生有误判、漏判,将使电网故障进一步扩大,导致更加严重的后果。因此,发展一种适应于各种情况的故障诊断方法必不可少,他可以协助工作人员快速识别出故障问题,保证电力系统安全运行。
粗糙集理论作为软计算方法现在正飞速发展并日趋成熟。对不确定知识的挖掘处理有着很强的针对性,作为一种模式分类的解决问题的方法,将其应用于电力故障诊断来说十分合适。
本文将粗糙集理论与可辨识矩阵等方法相结合,进行属性约简,判断故障类型以及故障区域,并使用matlab软件仿真系统验证其正确准确性,该算法可应用于电网故障诊断。30189
关键词  故障诊断  粗糙集理论  属性约简  决策表
毕业论文设计说明书外文摘要
Title    Power system fault diagnosis based on rough   set theory                                              
Abstract
A complex power system fault or protection tripping switch occurs, Malfunction, power grid itself will have a huge impact. When the relevant operator fault re-occurrence of miscarriage of justice, Missing, will further expand the grid failure, lead to more serious consequences. Therefore, the failure to develop a diagnostic method is essential to adapt to a variety of situations, he can help staff to quickly identify the failure, to ensure the safe operation of the power system.
Rough set theory as soft computing method is now rapidly evolving and maturing. Uncertain knowledge of the mining process has highly relevant, as a solution to the problem of a pattern classification, which is used in electrical fault diagnosis is very appropriate.
In this paper, rough set theory and methods can be combined to identify matrix, attribute reduction, determine the fault type and fault areas and use matlab software simulation system proved correct accuracy, illustration The algorithm can be applied to fault diagnosis grid.
Keywords  fault diagnosis  rough set theory  attribute reduction   decision table
1  绪论    1
1.1  研究的目的和意义    1
1.2 国内外发展现状    1
1.3  粗糙集理论的应用    3
1.4 本文所做的工作    4
2 粗糙集理论及相关知识    5
2.1 引言    5
2.2 粗糙集的基本概念    5
2.2.1 划分与等价    5
2.2.2 知识与知识库    6
2.2.3 信息系统与决策表    7
2.2.4 可辨识矩阵    7
2.2.5 知识的约简    7
2.3 决策表    8
2.3.1 决策表的概念    8
2.3.2 决策表约简    8
2.4 属性约简    9
2.5 粗糙集理论研究最新进展    11
2.6 本章小结    12
3 基于粗糙集理论的电力系统故障诊断    13
3.1 引言    13
3.2 属性约简的计算过程    13
3.2.1  所需逻辑运算知识    13
3.2.2 计算过程    13
3.3 本章小结    14
4电力故障诊断应用实例    15
4.1 可辨识矩阵及其化简    15
4.2  诊断规则    22
4.3 matlab仿真运算    23
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