改进BP神经网络在负荷动静比例确定中的应用

• 作者: 史真惠 曲祖义 朱守真 王光 王刚 郑竞宏
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力工程 电力系统 改进BP 神经网络算法 反向传播算法 负荷动、静比例
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TM714|TP18
• 字数: 3368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2004.07.005

摘要

指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),Y(t-1),…,Y(t-n),U(t),U(t-1),…,U(t-n)].其中,β为动态负荷在综合负荷中所占的比例,Y=[P,Q]T,U=[V,f]T.该算法改进了BP神经网络学习速度慢的缺点.应用该方法对仿真数据、动模实验数据和现场实测数据进行了测算,得出了其相应的动、静组成比例.测算结果验证了在确定负荷动、静比例时可以忽略频率的变化,证明了BP神经网络用于确定负荷动、静组成比例的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史真惠	清华大学电机工程及应用电子技术系	1	76	1.0	1.0
2	朱守真	清华大学电机工程及应用电子技术系	50	2388	21.0	48.0
3	郑竞宏	清华大学电机工程及应用电子技术系	12	224	8.0	12.0
4	王光	清华大学电机工程及应用电子技术系	2	76	1.0	2.0
5	曲祖义		5	247	5.0	5.0
6	王刚		1	76	1.0	1.0