基于改进蚁群优化算法的配电网线损计算新方法

• 作者: 刘晓玲 尹文琴 徐耀 曾庆念 陈章宝
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群优化算法 径向基函数神经网络 配电网 线损
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 开发与应用
• 页码范围: 72-76
• 分类号: TM744.1
• 字数: 3825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2012.02.016

摘要

针对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的问题,提出了基于蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)的RBF神经网络线损计算新方法.通过引入交叉和变异改进后的ACO训练BRF神经网络,使其具有神经网络广映射能力、ACO快速全局收敛以及启发式学习等特点.利用优化后的RBF神经网络算法拟合配电线路线损与特征参数之间的复杂关系,实现配电网线损计算.仿真结果表明,优化后的BRF神经网络算法的线损计算误差基本在1％以内,具有良好的收敛能力和较快的计算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈章宝		5	19	3.0	4.0
2	尹文琴		7	22	3.0	4.0
3	徐耀		3	13	2.0	3.0
4	刘晓玲		3	16	3.0	3.0
5	曾庆念		1	6	1.0	1.0