基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测 |
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作者姓名: | 徐利美 闫磊 李远 杨射 任密蜂 |
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作者单位: | 国网山西省电力公司,山西太原030021;国网山西超高压变电公司,山西太原030021;太原理工大学电气与动力工程学院,山西太原030024 |
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基金项目: | 山西省自然科学基金面上项目(20210302123189); |
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摘 要: | 针对高压线损预测精度不高的问题,提出一种基于均衡优化器(Equilibrium Optimizer,EO)和BP神经网络相结合的线损预测模型。首先,为了提高EO算法的寻优能力,利用多种混沌映射关系初始化种群,使种群多样性增加,全局搜索能力得到改善;同时,采用物竞天择概率跳脱策略改进EO算法,使模型依概率跳出局部最优而收敛于全局最优解。其次,采用改进的EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,进而改善BP神经网络的预测效果。最后,实验结果证明,所提线损预测模型相对于回归模型、BP神经网络模型、模拟退火算法优化BP神经网络模型和EO优化BP神经网络模型具有更高的预测精度。
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关 键 词: | 线损预测 混沌映射 物竞天择概率跳脱策略 均衡优化器算法 神经网络 |
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