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毛鹏: 作品数：17 被引量：463H指数：10; 供职机构：天津大学电气与自动化工程学院电气工程系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国民用航空总局教育教学研究项目国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术理学更多>>

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基于分层分布式神经网络系统的高压架空输电线路故障测距的模型研究被引量：3: 1999年; 根据目前广泛应用的单端电气量的基频分量实现单回高压架空输民线路故障测距的各种算法尚存在的不足之处，如求解出现伪根或可能存在迭代不收敛的问题，测距结果受对端系统绵影响等。本文运用人工神经网络的理论开辟了故障测距的新途径。提出用基于分布分层式神经网络系统来实现高压架空输电线路故障测距的新方法。经研究和仿真表明：该方法能有效地输电线路故障点的精确定位、测距结果不受故障过渡电阻，对运行方式的影响。; 毛鹏孙雅明; 关键词：神经网络输电线路故障测距 BP算法

基于组合神经网络的输电线故障类型识别被引量：16: 2001年; 准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提 ,文中在高压输电线路故障分析的基础上 ,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型 ,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明 :此网络模型较单一网络模型 ,所需训练样本少 ,学习时间短 ,并且在各种故障模式下 ,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别 ,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式。; 张兆宁毛鹏郁惟镛范春菊; 关键词：高压输电线路故障类型组合神经网络

电力系统故障暂态信号分析中基波提取的新方法被引量：18: 1999年; 电力系统故障暂态信号中基频分量的定量分析是电力系统微机保护的重要依据。己提出的基波提取算法主要有谐波分析法、暂态波形分析法。本文从谐波分析法的故障信号模型出发，给出了计算衰减直流分量的初始值和衰减率的公式，从而在滤除衰减直流分量的基础上再利用富氏算法就能得到基频分量的精确值。在此基础上，本文又给出了精简的算法，它能在保证良好精度的基础上又满足保护快速及算法简单的要求。仿真结果证明了这些算法的有效性及实用性。另外，考虑到电力系统基频信号有时偏移，本文还讨论了频率偏移时对精确算法及富氏算法的影响。; 张兆宁孙雅明毛鹏; 关键词：电力系统暂态信号基波提取信号分析

基于神经网络原理的高压架空输电线路故障测距模型的研究被引量：21: 1999年; 根据目前广泛应用的单端电气量的基频分量实现单回高压架空输电线路故障测距的其各种算法尚存在的不足之处，如求解出现伪根或可能存在迭代不收敛的问题；测距结果受对端系统运行方式变化的影响等。本文运用人工神经网络的理论开辟了故障测距的新途径，提出用基于分布分层式神经网络系统来实现高压架空输电线路故障测距的新方法。经研究和仿真表明：该方法能有效地实现输电线路故障点的精确定位，测距结果不受故障过渡电阻和对端运行方式的影响，且可获得全线基本均匀的测距绝对误差。; 毛鹏孙雅明张兆宁; 关键词：神经网络故障测距高压输电线路架空输电线路

时间序列小波神经网络在故障测距中的应用被引量：48: 2001年; 在小电流接地系统单相接地故障特征分析的基础上 ,提出了一种基于故障后暂态电气量由时间序列小波神经网络原理来实现的直配线路单相接地故障测距方法。给出了广义的小波神经网络概念 ,提出了适合暂态时间序列分析的小波神经网络模型并应用于小电流接地系统直配线故障测距。理论及大量的EMTP仿真结果表明此方法是可行的。; 张兆宁毛鹏郁惟鏞孙雅明; 关键词：高压输电线路故障测距小波神经网络时间序列

一种基于神经网络模型的反模糊化的新方法被引量：2: 2000年; 近年来,随着模糊技术的发展,尤其是模糊技术与专家系统、神经网络以及自适应控制等技术的结合,相互取长补短,更加拓宽了模糊技术的应用领域及范围.模糊技术在工业控制、信息处理等方面获得了广泛的应用,有些方面还进入了实用化的阶段.模糊技术在电力系统也获得了广泛的应用.归纳起来这些应用大致包含以下几个基本步骤:(1)输入量的规范化和模糊化;(2)依据模糊规则进行的模糊逻辑推理过程;(3)输出量的反模糊化过程.由上述模糊逻辑推理过程可以得到模糊化的输出分布函数,但人们需要的往往是非模糊化的清晰数字量.反模糊化的过程就是将一个模糊量转化成精确量的过程.对于反模糊化人们的基本要求有以下两点:(1)高的精确度(2)算法简单,便于实现.反模糊化的精度在模糊技术的应用中具有重要的意义,它往往是模糊技术应用是否能够取得令人满意效果的一个关键因素.; 秦红杜红毛鹏; 关键词：反模糊化模糊技术隶属函数 BP网络分布函数模糊逻辑

具有冗余神经元神经网络模型系统的输电线路故障测距的研究被引量：30: 2000年; 提出了一个层次化与模块化相结合的具有冗余神经元的神经网络 (NN)模型系统 ,该系统充分利用了神经网络在模式识别、非线性拟合及联想记忆等方面的优势 ,其模块化结构与生物神经网络功能区域结构相一致 ,信息处理机制符合生物神经网络分类和逐步推理的规律。该系统可实现高基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 598770 1 6)。压 (超高压 )架空输电线路故障测距所需的复杂信息处理要求 ,可避免常规测距方法中出现伪根、迭代不收敛、及消除对端系统运行方式和助增电流影响导致测距误差大等不足。大量的电势暂态程度 (EMTP)仿真测试表明 :该方法的故障测距精度高、综合性能好、适应性强。; 毛鹏孙雅明张兆宁; 关键词：高压输电线路故障测距神经网络

LEARNING ALGORITHM OF FEEDFORWARD NEURAL NETWORK WITH HARD LIMITER USED FOR CLASSIFICATION: 1999年; A learning algorithm based on a hard limiter for feedforward neural networks (NN) is presented,and is applied in solving classification problems on separable convex sets and disjoint sets.It has been proved that the algorithm has stronger classification ability than that of the back propagation (BP) algorithm for the feedforward NN using sigmoid function by simulation.What is more,the models can be implemented with lower cost hardware than that of the BP NN.LEARNIN; 张兆宁孙雅明毛鹏; 关键词：HYPERPLANE

一种基于神经网络的内模控制方法及其应用被引量：26: 2000年; 根据具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于神经网络的内模控制方法.该方法充分利用神经网络的自学习及非线性逼近能力,建立非线性、强耦合、不确定性过程的动态模型及逆模型.采用这种方法对冷轧过程中带材全局板形进行仿真实验控制,取得了理想的控制效果.; 乔俊飞孙雅明毛鹏; 关键词：神经网络控制内模控制板形控制

小波包在配电网单相接地故障选线中的应用被引量：181: 2000年; 应用在时频空间皆具有良好聚焦特性的小波包 ,以适当频率带宽 ,对故障后暂态电气量进行分解。对于中性点接地方式不同的配电网 ,按照能量的观点 ,选择不同的频带来实现故障选线。基于选出的故障选线时频窗 ,提出了一种新型的选线判据 :以波形识别作主判据 ,以模值比较作副判据 ,经逻辑排序 ,最终给出故障选线序列。理论及大量的 EMTP仿真表明 :该选线方法可以准确、可靠地实现单相故障接地选线 ,适合于接地方式不同的各种配电网 ,而且现场安装简单、无需定值调节。; 毛鹏孙雅明张兆宁杜红卫; 关键词：配电网小波包故障选线波形识别单相接地

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