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基于极限学习机与概率神经网络的接地网故障诊断
随着电力系统的发展和接地网规模不断增加，接地故障诊断的重要性也逐渐凸显出来。传统的接地故障诊断方法主要依赖于人工经验，存在着判断依据主观、准确度不高、效率低等问题。因此，研究一种基于机器学习的接地故障诊断方法具有重要的实际意义。
近年来，随着机器学习技术的不断发展和深入，越来越多的学者将其应用于电力系统故障诊断。本文将结合极限学习机和概率神经网络，研究一种新的接地故障诊断方法。
一、极限学习机
极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种快速的单隐层前馈神经网络。它的特点是随机初始化隐藏层连接权重和偏置，输出层的权重矩阵由矩阵的伪逆计算得到。在训练过程中，隐藏层不需要进行反向传播算法的迭代优化，因此不会出现梯度消失或梯度爆炸等问题。相比于传统的神经网络，ELM具有训练速度快、学习效果好、易于实现等优点。
二、概率神经网络
概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork，PNN）是一种基于贝叶斯决策理论的神经网络模型。PNN模型有四个层次：输入层、模板层、和层和输出层。在训练过程中，通过最大似然法来求解各层之间的参数。PNN模型能够处理非线性问题，并且拥有较好的泛化性能。
三、接地故障诊断方法
1.数据采集
采用数字式接地电流测试仪，对接地网进行测试，获得带有噪声的接地电流数据。
2.数据预处理
对采集到的数据进行预处理，包括去除异常值、滤波、归一化等过程。
3.特征提取
通过对接地电流波形的特征提取，提取诸如峰值、幅值、周期等特征量，将其作为输入特征，提高模型分类精度。
4.模型训练和测试
采用ELM和PNN模型进行训练和测试。在模型训练中，采用训练集对模型进行训练，通过交叉验证方法选择最优模型。在模型测试中，对测试集进行测试，输出接地故障的诊断结果。
四、实验结果与分析
本文采用实际接地网测试数据进行模型训练和测试，结果表明基于ELM和PNN的接地故障诊断方法具有较好的诊断精度和鲁棒性。与传统方法相比，极限学习机和概率神经网络综合模型具有更高的准确性和更快的处理速度，并且具有较好的泛化能力。
五、结论
本文通过研究极限学习机和概率神经网络，提出了一种新的接地故障诊断方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和泛化能力，可以有效地解决传统接地故障诊断方法的问题，为接地故障的快速诊断提供了一种新的思路。