一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法

摘要

本发明属于智能开关电器领域，涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的特高压线路选相关合性能预测算法。步骤如下：第一步：特高压线路故障率模型的建立；第二步：通过混合算法确定各参数，确定前提参数和结论参数；第三步：不同线路故障率要求下选相断路器的性能参数要求；根据建立的完整的特高压线路故障率模型，对线路不同故障率要求下的断路器的性能参数进行分析。本发明的有益效果是所提出的模型系统提供大量的并行分布式处理，泛化属性，特别是学习属性，并使用反向传播算法来优化网络。可以使用语言信息，还可以使用数字数据来适应自身，从而实现更好的特高压线路选相关合故障率预测性能，并且具有计算时间短的特点。