为提高电网故障诊断的准确率、容错性以及缩短诊断时间，提出基于粗糙集和量子遗传算法融合的BP神经网络电网故障诊断方法.分析电网模型，得到原始决策表，利用粗糙集中的差别函数约简冗余的决策属性，得到约简后的故障诊断决策表；利用量子遗传算法优化BP神经网络参数；对数据进行训练学习，构建基于粗糙集和量子遗传算法融合的BP神经网络电网故障诊断模型.仿真验证表明：与传统的BP神经网络故障诊断方法相比，利用该方法，电网故障诊断的准确率和容错性都得到了有效提升.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
