1、“.....所以说怎样设计出能应用于大型电网的人工神经网络故障诊断系统依然是现在的研究发展趋势。图就是人工神经网络在电力系统故障诊断中的模型。图三层前向人工神经网络模型基于优化技术的方法随着电力系统的不断进步，专家们研究出很多故障诊断方法技术。虽然都还不够成熟，理论体系尚不够完整，但前景很不错，值得进步研究。其中基于优化技术的故障诊断方法是把电网故障诊断问题建立成种解析的数学模型，将其描述成为的整数规划问题。主要包括遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法以及免疫进化算法等，其中遗传算法就是本文研究的重点。基于优化技术的诊断方法主要特点是在模型的原理上比较严密，很适合信息比较完整的电力系统故障诊断。另外基于优化技术的也存在许多的不足，主要有以下几方面在形成目标函数的过程中，对于如何建立个合理的电力系统故障诊断的解析模型，在考虑到多级的后备保护时会有些困难。因为在寻求最优解的过程中，存在些随机因素的影响，导致优化技术有时会丢失最优解。因为优化技术需要迭代计算，所以其诊断速度是个很大的影响因素。其他技术除了以上这些故障诊断技术。还有以下相关诊断技术模糊集理论小波分析法网络以及粗糙集理论技术等些......”。

2、“.....另外也通过多种方法结合创造出更适合现代复杂的电网系统的故障诊断技术，例如遗传算法与模拟退火技术相结合或是专家系统与人工神经网络结合的种诊断方式，如图所示就是人工神经网络专家系统结合的种新方法。神经知识网络库新数据训练数据库规则规则萃取推理机解释器人机接口用户图人工神经网络专家系统的总体结构本章小结在研究遗传算法在电力系统故障诊断中的研究之前，本章首先介绍了故障诊断的基本概念与结构，了解了什么是电力系统故障诊断，并说明了故障诊断的些相关内容，通过变电所的例子来说明故障区域的识别原理。然后简单介绍了故障诊断中专家系统以及人工神经网络，并说明其特点与存在的问题，以及未来的发展趋势。最后还给出了目前存在的其他些故障诊断方法。通过本章的知识，我们明确了电力系统故障诊断的地位以及重要性。第章遗传算法的基本原理及应用遗传算法是通过模拟的生物进化理论的遗传学与自然选择的生物进化过程的计算模型，是种通过模拟自然进化过程，然后搜索出最优解的方法，它最开始是美国密歇根州大学的教授在年首次提出的，并出版发行了很具影响的书，所提出的为简单遗传算法......”。

3、“.....它借鉴于生物界的进化规律优胜略汰与适者生存演化而来的。主要特点是不存在函数连续性和求导的限制，能直接对结构对象进行操作，并且具有更好的全局搜索最优解能力和内在的隐并行性。采用概率化的寻找最优解方法，能自动调整搜索方向并获取指导优化的搜索范围，没有规则的约束性。的这些性质，被广泛的应用于现代社会的各个领域，是现代智能计算中的重要技术分支。遗传算法特点遗传算法具有以下些特点与传统的些优化算法不同，遗传算法不是从单个解数据进行的，是从问题的串集解开始搜索。这样的覆盖析模型与方法电力系统及其自动化学报文福拴，韩祯祥等基于遗传算法的电力系统故障诊断的解析模型与方法二电力系统及其自动化学报文福拴，韩祯祥等基于遗传算法的电力系统故障诊断的解析模型与方法三电力系统及其自动化学报许仪勋，陆拯，郭志忠基于遗传算法的电力系统分层信息故障诊断方法电力系统自动化段玉倩，贺家李遗传算法及其改进电力系统及其自动化学报李慧玲，李春明种基于遗传算法和神经网络的故障诊断方法电力科学与工程孟祥萍，潘莹，耿卫星，霍飞......”。

4、“.....其中图为专家系统的完整结构。在电力系统故障诊断上，根据其知识的表达和推算方法的不同，专家系统主要分为两类基于启发式规则推理。结合正反推理的系统。基于规则基于框架基于案例基于模型基于网络图专家系统的发展这些基于专家系统的诊断方法的主要特点是可以快速有效的把保护设备和断路器的相关动作和运行人员的检测诊断经验通过规则表达出来，在确保诊断系统的准确性和实时性同时能给出相应的结论的情况下，在其知识库中修改或者删减增加些合适的规则，在故障诊断中，适合中小型的电力系统和电站的故障诊断。作为发展最早的人工智能系统之，专家系统虽然已经有着较为成熟的理论知识体系，但是也存在很多缺陷在实际的应用中。其中要去的完整的知识库是专家系统在故障诊断中的大难题。同时，专家系统的容错能力也有待提升，这方面可以通过将模糊集的理论与其相结合，对知识库进行模糊的推理使专家系统得到改善，这是专家系统在故障诊断方法近近几年发展的主要目标以及趋势。人工神经网络人工神经网络是模拟人类神经系统处理信息以及传输过程的种人工智能技术方法。在提出模拟神经元方法以后，人工神经网络迅速的发展成为人工智能技术的又个重要方法......”。

5、“.....目前在人工神经网络的实际应用中，到的人工神经网络模型主要是采用，以下简称网络或是它的变化形式。相比于专家系统，人工神经网络最大的优点就是采用了神经元和它们之间有向权重链接来隐含处理相关问题的理论知识，同时也有具有以下些特点自我组织，学习能力强，能够学习并适应各种不确定关系系统的特性。容错能力较强，能够充分的达到任意较为复杂的非线性关系。神经元间的计算性具有独立性，所有的定量与定性的相关信息都均匀分布在网络内神经元里。人工神经网络采用了分布处理法，使计算能力得到提升。随着人工神经网络的不断发展，人工神经网络在电力系统中的应用越来越开始活跃。其中第届的人工神经网络在电力系统中的应用就于年在美国召开。目前来说，在电力系统的故障诊断中，人工神经网络的应用主要集中在以下几方面电力系统的负荷预测故障诊断与警报的处理可预测性分析与状态的估计动静态的安全稳定性估计电力系统的无功优化暂态稳定控制与运行监测系统。人工神经网络在电力系统故障诊断中的主要应用问题是人工神经网络不具备相应的表达电力系统拓扑结构的相关能力......”。

6、“.....又必须讲究经济效益。为了减少水对路面的破坏作用，应尽量阻止水进入路面结构，并提供良好的排水措施，以便迅速排除路面结构内的水，也可建筑具有能承受荷载和雨水共同作用的路面结构。路基排水设计路基排水设施的作用是将可能停滞在路基范围内的地面水迅速排除，并防止路基范围外的地面水流入路基内。为了保证路面上雨水及时排出，减少雨水对路面的侵蚀和渗透，路基应做成两边低中间高，般情况下路基横坡要求，为利于排水可加大到。公路路基常用的排水设施有边沟截水沟和排水沟边沟设置在挖方路基的路肩外侧或低路堤的坡郊外侧，多与路中线平行，用以汇集和排除路基范围内和流向路基的少量地面水。平坦地面填方路段的路旁取土坑，常与路基排水设计综合考虑，使之起到边沟的排水作用。沟设置在挖方路基路肩外侧及低填方路基坡脚外侧，与路中线平行的路肩外缘均应设置的纵向人工沟渠，称之为边沟。其主要功能是汇集和排除路基范围内和流向路基的少量地面水，以保证路基稳定。边沟的纵坡般与路线的纵坡致。平坡路段，边沟仍应保持的最小纵坡。本设计中边沟的横断面形式采用梯形，梯形边沟内侧边坡为，外侧边坡坡度与挖方边坡坡度相同。梯形边沟的沟底为......”。

7、“.....砌筑用的砂浆强度采用。边沟不宜过长，避免水排不出去，对路基造成损害。边沟的排水量不大，不需要进行水力计算。截水沟又称天沟，般设置在挖方路基边坡坡顶以外，或山坡路堤上方的适当地点，用以拦截并排除路基上方流向路基的地面径流。截水沟的横断面形式，般为梯形，边坡坡度般采用，沟底宽度为，截水沟的位置应尽量与地面水流方向垂直，以提高截水效能和缩短沟的长度。截水沟应保证水流畅通，必要时配以急流槽或涵洞等泄水结构物将水流引入指定地点。截水沟水流不应引入边沟，长度以为宜。设置要点尽量与绝大多数地面流水方向垂直应保证水流畅通，就近引入自然水沟内排出截水沟水流不应引入边沟，当必须引入时，应增大边沟横断面，并进行保护④截水沟长度以为宜排水沟排水沟的主要用途在于引水，将路基范围内的各种水源的水流，引至桥涵或路基范围以外的指定地点。设置要点排水沟的横断面般采用梯形，尺寸大小应经过水力水文计算选定排水沟位置可根据需要并结合当地地形等而定排水沟水流注入其他水渠或水道时，应使原水道不产生冲刷或淤积④排水沟应具有合适的纵坡路面排水设计路面表面排水任务迅速把降落在路面和路肩表面的降水排走......”。

8、“.....原则降落在路面表面的雨水，应通过路面横向坡度向两侧排走在路线纵坡平缓汇水量不大路堤较低且边坡坡面不会受到冲刷的情况下，应采用横向漫坡的方式排水在路肩外侧边缘设置拦水带④拦水带过水断面的水面，在高速及级公路上不得漫过右侧车道外边缘，二级及二级以下不得漫过右侧车道中心线。本公路的路面排水主要是采用路肩排水措施，主要由边沟和排水沟组成。设置为梯形边沟与排水沟，边沟沟底宽，高。路肩排水设施的纵坡应与路面的纵坡致，当路面纵坡小于时，可采用横向分散排水方式将路面水排出路基，但路基填方边坡应进行防用，所以说怎样设计出能应用于大型电网的人工神经网络故障诊断系统依然是现在的研究发展趋势。图就是人工神经网络在电力系统故障诊断中的模型。图三层前向人工神经网络模型基于优化技术的方法随着电力系统的不断进步，专家们研究出很多故障诊断方法技术。虽然都还不够成熟，理论体系尚不够完整，但前景很不错，值得进步研究。其中基于优化技术的故障诊断方法是把电网故障诊断问题建立成种解析的数学模型，将其描述成为的整数规划问题。主要包括遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法以及免疫进化算法等，其中遗传算法就是本文研究的重点......”。

9、“.....很适合信息比较完整的电力系统故障诊断。另外基于优化技术的也存在许多的不足，主要有以下几方面在形成目标函数的过程中，对于如何建立个合理的电力系统故障诊断的解析模型，在考虑到多级的后备保护时会有些困难。因为在寻求最优解的过程中，存在些随机因素的影响，导致优化技术有时会丢失最优解。因为优化技术需要迭代计算，所以其诊断速度是个很大的影响因素。其他技术除了以上这些故障诊断技术。还有以下相关诊断技术模糊集理论小波分析法网络以及粗糙集理论技术等些，同时从数据采集的层面上进行区分还有很多相关技术方法，另外也通过多种方法结合创造出更适合现代复杂的电网系统的故障诊断技术，例如遗传算法与模拟退火技术相结合或是专家系统与人工神经网络结合的种诊断方式，如图所示就是人工神经网络专家系统结合的种新方法。神经知识网络库新数据训练数据库规则规则萃取推理机解释器人机接口用户图人工神经网络专家系统的总体结构本章小结在研究遗传算法在电力系统故障诊断中的研究之前，本章首先介绍了故障诊断的基本概念与结构，了解了什么是电力系统故障诊断，并说明了故障诊断的些相关内容......”。