×

基于自突触模糊脉冲神经P系统的配电网可靠性评估。 (英语) Zbl 1469.90062号

摘要:本文提出了一种具有自突触的模糊脉冲神经P系统(简称FSNPSS),并将其应用于配电网可靠性评估。该方法将配电网元件和负荷的运行或故障状态映射到神经元的兴奋或静止状态,并将元件、负荷和目标系统之间的电气关系转换为突触连接关系。然后,通过峰值传输状态的发生概率,并通过累积峰值的脉冲值来计算可靠性指标。最后,通过实例验证了膜系统解决配电网可靠性评估的可行性和有效性。

MSC公司:

90B25型 运筹学中的可靠性、可用性、维护和检查
2007年第68季度 受生物启发的计算模型(DNA计算、膜计算等)
90B10型 运筹学中的确定性网络模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 海德特,GT;Graf,TJ,用蒙特卡罗方法使用增强样本进行配电系统可靠性评估,IEEE电力系统交易,2006年4月25日至2008年(2010年)·doi:10.10109/TPWRS.20.2045929
[2] Hou,K。;贾,H。;Xu,X。;刘,Z。;姜瑜,基于连续时间马尔可夫链的复合电力系统可靠性评估序贯分析方法,IEEE电力系统汇刊,31,1,738-748(2015)·doi:10.1109/TPWRS.2015.2392103
[3] Yu,DC;Nguyen,TC;Haddawy,P.,电力系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,IEEE电力系统汇刊,14,2,426-432(1999)·数字对象标识代码:10.1109/59.761860
[4] Zhu,Y.,Huo,L.,Zhang,L.和Yan,W.(2008)。基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估时序仿真。墨西哥人工智能国际会议。
[5] Liai,G。;Z.永杰。;Kun,S。;陈伟,H。;Limin,H.,贝叶斯网络在含微电网或环网配电系统可靠性评估中的应用,《国际网格与分布式计算杂志》,1,1,8(2016)
[6] Péun,G.,《膜计算》,《计算机与系统科学杂志》,61,1,108-143(2000)·Zbl 0956.68055号 ·doi:10.1006/jcss.1999.1693
[7] Ionescu,M。;佩恩,G。;Yokomori,T.,Spiking neural p systems,Fundamenta informaticae,71,2-3,279-308(2006)·Zbl 1110.68043号
[8] Rozenberg,G。;Salomaa,A.,《牛津薄膜计算手册》(2010),牛津:牛津大学出版社,牛津·Zbl 1237.68001号
[9] 宋,T。;潘·L。;Wu,T。;郑,P。;Wong,医学博士;Rodríguez-Patón,A.,具有学习功能的Spiking neural p systems,IEEE纳米生物科学学报,18,2,176-190(2019)·doi:10.1109/TNB.2019.2896981
[10] 马萨诸塞州古铁雷斯-纳兰霍;Pérez-Jiménez,MJ,希伯来人从峰值神经系统观点学习,膜计算国际研讨会,217-230(2008),柏林:施普林格,柏林·Zbl 1196.68190号
[11] FGC卡巴莱;阿多尔纳,HN;Pérez-Jiménez,MJ;Song,T.,具有结构塑性的Spiking神经p系统,神经计算与应用,26,8,1905-1917(2015)·doi:10.1007/s00521-015-1857-4
[12] FGC卡巴莱;阿多尔纳,HN;江,M。;Zeng,X.,具有预定突触的Spiking neural p systems,IEEE Transactions on Nanobioscience,16,8,792-801(2017)·doi:10.1109/TNB.2017.2762580
[13] Jimenez,ZB;FGC卡巴莱;德拉克鲁斯,RTA;布尼奥,KC;阿多尔纳,HN;赫尔南德斯,NHS;Zeng,X.,具有结构塑性的尖峰神经p系统的矩阵表示和模拟算法,膜计算杂志,1,3,145-160(2019)·Zbl 1431.68029号 ·doi:10.1007/s41965-019-00020-3
[14] 德拉克鲁斯,RTA;卡巴莱,FG;阿多尔纳,HN,《使用结构可塑性尖峰神经p系统生成无上下文语言》,《膜计算杂志》,第1期,第3期,第161-177页(2019年)·Zbl 1431.68028号 ·doi:10.1007/s41965-019-00021-2
[15] FGC卡巴莱;德拉克鲁斯,RTA;张,X。;江,M。;刘,X。;Zeng,X.,《用结构可塑性刺激神经p系统生成的字符串语言》,IEEE纳米生物科学汇刊,17,4,560-566(2018)·doi:10.10109/TNB.2018.2879345
[16] FGC卡巴莱;阿多尔纳,HN;Pérez-Jiménez,MJ,基于最大/最小峰值数的结构塑性顺序峰值神经系统,神经计算与应用,27,5,1337-1347(2016)·doi:10.1007/s00521-015-1937-5
[17] 潘·L。;普昂,G。;Pérez-Jiménez,MJ,《神经元分裂和萌芽的Spiking neural P systems》,科学中国信息科学,54,8,1596(2011)·Zbl 1267.68158号 ·doi:10.1007/s11432-011-4303-y
[18] 潘·L。;Péun,G.,带反突击的尖峰神经系统,国际计算机通信与控制杂志,4,3,273-282(2009)·doi:10.15837/ijccc.2009.3.2435
[19] 潘·L。;Wang,J。;Hoogeboom,HJ,带星形胶质细胞的Spiking神经p系统,神经计算,24,3,805-825(2012)·Zbl 1238.68056号 ·doi:10.1162/NECO_a_00238
[20] 刘伟。;Wang,T。;臧,T。;黄,Z。;Wang,J。;黄,T。;魏,X。;Li,C.,基于具有考虑生物凋亡机制的自更新规则的脉冲神经p系统的输电网络故障诊断方法,复杂性(2020)·doi:10.1155/2020/2462647
[21] Wang,T。;魏,X。;黄,T。;Wang,J。;彭,H。;佩雷斯·希门尼斯,MJ;Valencia-Cabrera,L.,《电力系统故障传播路径建模:基于神经递质浓度事件snp系统的新框架》,IEEE Access,712798-12808(2019)·doi:10.1109/ACCESS.2019.2892797
[22] 张,G。;Pérez-Jiménez,MJ;Gheorghe,M.,《膜计算的现实生活应用》(2017),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 1387.68005号 ·数字对象标识代码:10.1007/978-3-319-55989-6
[23] 荣,H。;Wu,T。;潘·L。;Zhang,G.,《享受自然计算》,Spiking neural p systems:理论结果和应用,256-268(2018),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 1519.68096号
[24] 洪,P。;Wang,J。;Pérez-Jiménez,MJ;郝,W。;杰·S。;Tao,W.,故障诊断的模糊推理脉冲神经网络系统,信息科学,235,6,106-116(2013)·Zbl 1284.68265号
[25] Wang,J。;Shi,P。;彭,H。;Pérez-Jiménez,MJ;Wang,T.,加权模糊尖峰神经系统,IEEE模糊系统汇刊,21,2,209-220(2013)·doi:10.1109/TFUZZ.2012.2208974
[26] 最小值,时间单位;Wang,J。;洪,P。;Peng,S.,自适应模糊脉冲神经网络系统在电力系统故障诊断中的应用,中国电子杂志,23,1,87-92(2014)
[27] Wang,T。;张,G。;赵,J。;何,Z。;Wang,J。;Pérez-Jiménez,MJ,基于模糊推理尖峰神经系统的电力系统故障诊断,IEEE电力系统汇刊,30,3,1182-1194(2014)·doi:10.10109/TPWRS/2014.2347699
[28] Wang,J。;彭,H。;涂,M。;Shi,P.,基于改进自适应模糊脉冲神经网络和粒子群算法的电力系统故障诊断方法,中国电子杂志,25,2,320-327(2016)·doi:10.1049/cje.2016.03.019
[29] 熊,G。;石,D。;Lin,Z.,Duan X(2013)《使用模糊推理尖峰神经系统进行电力系统故障诊断的新方法》,《工程中的数学问题》,1211-244(2013)
[30] 尹,L。;郑,R。;Ke,W。;何,Q。;Zhang,Y。;李,J。;王,B。;米,Z。;Ys,长;Rasch,MJ,Autapses增强新皮质锥体细胞的破裂和符合检测,《自然通讯》,9,1,4890(2018)·doi:10.1038/s41467-018-07317-4
[31] Bekkers,JM,《突触传递:兴奋性自闭症发现功能?》?,当代生物学,19,7,R296-R298(2009)·doi:10.1016/j.cub.2009.02.010
[32] Wang,T。;张,G。;Pérez-Jiménez,MJ,《模糊膜计算:理论与应用》,《国际计算机通信与控制杂志》,第10、6、144-175页(2015)·doi:10.15837/ijccc.2015.6.2080
[33] 阿伦,注册护士;Billinton,R。;斯贾里夫,I。;Goel,L。;So,KS,《教育用可靠性测试系统——基本配电系统数据和结果》,IEEE电力系统学报,6,2,813-820(1991)·数字对象标识代码:10.1109/59.76730
[34] 潘·L。;曾,X。;张,X。;Jiang,Y.,带加权突触的Spiking neural p systems,neural Processing Letters,35,1,13-27(2012)·doi:10.1007/s11063-011-9201-1
[35] Wang,T。;张,G。;Pérez-Jiménez,MJ;Cheng,J.,加权模糊推理脉冲神经p系统:在高速铁路牵引供电系统故障诊断中的应用,计算与理论纳米科学杂志,12,7,1103-1114(2015)·doi:10.1166/jctn.2015.3857
[36] Li,W.,电力系统风险评估:模型、方法和应用(2014),霍博肯:John Wiley and Sons,霍博肯·doi:10.1002/9781118849972
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。