一种基于模糊神经网络的配电线路故障预测方法及系统

本发明涉及配电网故障预测领域，公开了一种基于模糊神经网络的配电线路故障预测方法及系统，方法包括：获取配电网线路数据；对配电网线路数据进行预处理，并引入聚类算法对数据进行分类；利用自适应模糊神经网络作为基础模型对分类后的数据进行分析，自适应模糊神经网络包含输入层、隶属函数层、规则层、归一化层和输出层；分析目标设备的故障机理，确定故障率分布函数类型并选择隶属函数，将选择的隶属函数应用于隶属函数层，并进行参数设置；对基础模型进行测试评估，并将基础模型集成至电网监控系统，实时预测配电线路故障。本发明可广泛应用于工业设备的故障预测与健康管理领域，为配电网运维管理效率提升奠定基础。