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摘要:
随着智能变电站网络改造的逐步实施,智能变电站网络流程预测技术开始被业界重视起来,智能变电站网络流量一旦发生异常,将直接影响到继电保护装置动作的可靠性、快速性和灵敏性.论文首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进,提出一种基于改进的灰色神经网络智能变电站网络流量预测模型;最后以智能变电站的站控层交换机网络流量数据为例,以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证,实验表明,该模型预测精度高,收敛速度快,提高了智能变电站网络流量预测的准确性和快速性,保障电网安全运行.
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文献信息
篇名 一种新的智能变电站网络流量预测方法研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 智能变电站 网络流量预测 灰色神经网络模型 附加动量变学习速率法 改进灰色神经网络
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 440-445
页数 6页 分类号 TP206|TP277
字数 5039字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2014.03.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晋 湖北省电力公司电力科学研究院 21 85 6.0 8.0
2 伍永豪 武汉科技大学城市学院信息工程学部 23 63 5.0 7.0
3 李聪 武汉科技大学城市学院信息工程学部 17 59 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
智能变电站
网络流量预测
灰色神经网络模型
附加动量变学习速率法
改进灰色神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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47579
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