遗传算法改进神经网络的电力系统谐波检测法

• 作者: 侯世英 汪瑶 祝石厚
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 BP算法 谐波检测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 490-494
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 2803字
• 语种: 中文

摘要

提出了将遗传算法与神经网络结合起来用于电力系统谐波幅值与相位测量的方法.根据电力系统谐波的特点,构造了用于谐波检测的神经网络模型,阐述了网络训练样本的形成方法.借助Matlab提供的遗传算法与神经网络算法工具箱,先用遗传算法对前馈神经网络进行全局训练,再用BP (back-propagation)算法进行精确训练.仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性.通过与传统BP算法测量谐波的方法相比较,该方法具有训练速度快,不易陷入局部极值,测量精度高的优点.最后用未训练的样本检测训练好的神经网络,验证了该网络同时也具有较好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯世英	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	129	1282	20.0	28.0
2	祝石厚	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	5	74	4.0	5.0
3	汪瑶	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	2	43	2.0	2.0