Elman神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用

《Elman神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用》是一篇关于人工智能技术在电力系统中具体应用的研究论文。文章共分为5页，内容详实，结构清晰，重点探讨了Elman神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的实际应用价值。

Elman神经网络是一种典型的递归神经网络，具有时间序列处理能力，能够捕捉系统的动态特性。在高压电力计量系统中，由于设备复杂、运行环境多变，传统的故障诊断方法往往存在一定的局限性。而Elman神经网络通过其反馈连接机制，可以有效学习和记忆系统的动态行为，从而提高故障识别的准确性和实时性。

文章首先介绍了Elman神经网络的基本原理及其在模式识别中的优势，随后结合高压电力计量系统的具体特点，分析了其在故障诊断中的适用性。研究结果表明，Elman神经网络能够有效识别系统中的多种常见故障类型，如电压异常、电流不平衡以及传感器误差等。

此外，文章还对实验数据进行了详细分析，通过对比传统方法与Elman神经网络的诊断效果，验证了该方法在提高诊断效率和降低误报率方面的优越性。研究为高压电力系统的智能化维护提供了新的思路和技术支持。

总体来看，《Elman神经网络在高压电力计量系统故障诊断中的应用》是一篇具有实际指导意义的研究论文，不仅丰富了电力系统故障诊断领域的理论体系，也为相关工程实践提供了有力的技术支撑。