基于神经网络的电力通信预警系统设计及优化

作者：沈雪红

来源：自动化仪表, 2021, 42(06): 48-56.

DOI：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020100016

• 电力
• 通信
• 预警
• 神经网络
• 粗集度
• 误差分析
• 优化
• 电网

为提高电力通信预警系统的预测精度和效率,以SDH电网通信预警系统为基础,通过分析其基本结构和现状,开展了基于人工神经网络的粗糙集算法优化和通信预警系统设计研究。以电网中通信光板故障为研究对象,选取80组样本数据,开展了优化后的通信预警系统预测误差精度对比分析。结果发现:采用粗糙集优化后的电网预警系统预测值误差率分别为4.66%、6.12%、3.37%和1.78%,平均值为3.98%;而传统神经网络预测算法的误差率为7.63%、8.81%、5.22%和6.25%,平均值为6.98%;优化后的预警系统预测精度相比较提升约3.23%。所提出的算法明显提高了电力通信预警系统的运算效率和精确程度,为电力系统预警提供了一定参考和借鉴。

• 单位
  浙江邮电职业技术学院