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利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。 相似文献
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舰船配电网络结构是关系舰船电力系统可靠性的关键因素,现有舰船配电网络结构已不能满足未来舰船电力系统发展的要求.本文介绍了目前舰船配电网络结构,指出了现有配电网络结构中存在的不足,然后总结分析了区域配电的特点,提出区域配电将是未来舰船配电网络的发展方向. 相似文献
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船舶电力系统故障恢复的网络重构问题可以抽象成为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题.根据船舶电力系统特点,结合多Agent在电力系统的应用,提出了一种基于进化遗传算法的多Agent船舶电力系统网络重构思想,建立一种与之符合的含有节点—支路的馈线拓扑模型和目标供电最优的数学模型.在遗传算法快速寻优能力的基础上,结合进化算法的方向性和反馈性,得出多Agent船舶电力系统网络重构的全局最优解,实现网络重构供电最优,并通过相应的算例与普通遗传算法比较分析,验证了其良好的可行性. 相似文献
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