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基于粗糙集理论与证据理论相结合的电网故障诊断

祝亚静  
【摘要】: 基于粗糙集理论和证据理论处理不确定和不精确问题方面的优点,本文提出了一种粗糙集理论和证据理论相结合的电网故障诊断方法。首先建立考虑各种故障情况的故障诊断决策表,采用基于可辨识矩阵属性频率的算法对决策表进行约简,得到有效数据的最简组合,然后利用粗糙集理论与证据理论的关系把有效数据转化为证据理论的基本概率分配,最后把粗糙集理论中属性重要度的思想引入到电网故障诊断中,根据证据理论组合规则分两步对证据进行合成,实现对故障的诊断。通过将粗糙集理论与证据理论相结合,有效地提高了故障诊断算法的容错能力,以实际运行的变电所为例验证了此算法。


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