摘要：故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义.该文提出应用新型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络解决故障诊断问题,文中将正交最小二乘(Orthogonal least square)算法扩展用于优化RBF神经网络参数.并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较.在4母线测试系统中的计算机仿真结果证明,在解决故障诊断这一类问题时,RBF神经网络优于BP神经网络模型,能够更有效地解决问题.

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