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基于遗传算法优化神经网络的智能配电网线损计算研究
引用本文:胡伟楠,王剑飞,何志满,何国超,刘伟,付绍鑫,蒋新川,张琳.基于遗传算法优化神经网络的智能配电网线损计算研究[J].物联网技术,2020(1):40-43,47.
作者姓名:胡伟楠  王剑飞  何志满  何国超  刘伟  付绍鑫  蒋新川  张琳
作者单位:国网重庆市电力公司万州供电分公司;重庆邮电大学复杂系统与仿生控制重庆市重点实验室
基金项目:国网重庆市电力公司万州供电分公司科技项目(万电合同2019年0625号)
摘    要:为实现结构复杂、低压台区智能配电网的线损计算,首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损,然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA-BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析。结果表明,使用GA-BP模型进行线损计算比单一BP模型计算的平均绝对误差减少约0.273%。应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。

关 键 词:神经网络  遗传算法  智能配电网  优化  理论线损  拟合
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