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时间:2019-03-17
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1、单位代码10144分类号下III峡>2编号1’乐.心表山义克__硕±学位论文题目私人王坤幸经阅諮说电力託AM戚故减唾吓妍究生姓名寺窗(届艳销强沈女鞍迦王命专业)导师姓名每At论文完成日期建i化^火達ShenyangLigongUniversity――沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的、、。有关观点方法数据和文献的引用已在文中指出,。除文中己巧明引用的内容外并与参考文献相对
2、应,本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体。本人完全意识到本,巧己在文中明确方式标明声明的法律结果由本人承担。作者(签字):^幸窩。<<f:3日期年;月f日学位论女版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:沈阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳理工大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可臥采用影印、缩印或其它复制手段保
3、存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:指导教师签名:曰期曰期:f6^.名.n分类号:TB114.2密级:UDC:621.3编号:工学硕士学位论文基于人工神经网络的电力SCADA系统的故障诊断硕士研究生:程楠指导教师:朱立忠教授学科、专业:控制理论与控制工程沈阳理工大学2015年11月分类号:TB114.2密级:UDC:621.3编号:工学硕士学位论文基于人工神经网络的电力SCADA系统的故障诊断硕士研究生:程楠指导教师:朱立忠教授学位级别:工学硕士学科、专业:控制理论与控制工程
4、所在单位:自动化与电气工程学院论文提交日期:2015年11月27日论文答辩日期:2016年3月10日学位授予单位:沈阳理工大学ClassificationIndex:TB114.2U.D.C:621.3AThesisfortheDegreeofMasterEngineeringFaultdiagnosisofpowerSCADAsystembasedonartificialneuralnetworkCandidate:ChengNanSupervisor:ZhuLizhongAcademicDegreeAppliedfor:Instit
5、uteofautomationandelectricalengineerinSpeciality:ControlTheoryandControlEngineeringDateofSubmission:November,27,2015DateofExamination:March10,2016University:ShenyangLigongUniversity摘要城市电网一直是人们生活中不可缺少的一部分,家用,学校,工厂等各行各业都离不开电,它维持着人们正常生活的进行。而停电等电网故障一直缠绕着人们,也影响着电网的正常运行和稳定,如何减
6、少电网故障并且及时的恢复供电一直是电网应解决的问题。在电力系统中,SCADA系统应用最为广泛,技术发展也比较成熟。当电网发生故障时,保护装置因检测到故障征兆而使保护动作,驱动相应的断路器而跳闸,并将保护动作和断路器跳闸信号上传给SCADA系统,再作出诊断决策,并且SCADA系统能够记录电网运行的所有数据。本文构建了一个基于.NET平台的电力SCADA系统,并运用VB在WINDOWS操作系统下,实现SCADA系统的编程。该系统主要包括人员管理,系统工况,图形索引,数据采集界面,故障诊断等几个模块。本文采用人工神经网络来进行其故障诊断,分别
7、用有导师神经网络和无导师神经网络两种诊断方法,在有导师神经网络中,利用K均值聚类优化神经网络隐含层的中心,用遗传算法对网络的权值进行优化,经过仿真,两种诊断方法均可采用。最后,利用构建的SCADA系统,来演示各个应用模块的运行。关键字:SCADA;NET;故障诊断;神经网络;遗传算法AbstractUrbanpowernetworkhasbeenanindispensablepartofpeople'slife,home,school,factoryandotherindustriesarenotseparatedfromtheelec
8、tricity,whichmaintainsthenormallifeofpeople.Andthepowerfailureandotherpowerfailureshavebeenaroundpeople
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