遗传算法的RBF神经网络在线损计算中的应用

• 作者: 刘庆 周勃 张方舟 郝庆辉 韩东洋
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 遗传算法 电网线损计算
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 192-195,199
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.047

摘要

电力网线损率是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理的一项重要指标。如何有效地降低电力网电能损耗、提高企业经济效益已成为迫切需要解决的问题。文中提出一种基于遗传算法的RBF神经网络对线损进行计算，并且针对RBF神经网络的隐含层与输出层相互独立和输出结果容易陷入局部最小等缺点，运用遗传算法对整个网络进行优化，另外对遗传算法进行了相应的改进。为了验证算法的可行性，文中以大庆油田某一地区的67条线路为样本进行仿真计算。实验结果证明了遗传算法优化的RBF神经网络在计算精度和训练速度上都有较大提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张方舟	东北石油大学计算机与信息技术学院	36	70	5.0	6.0
2	刘庆	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	8	1.0	2.0
3	韩东洋	东北石油大学计算机与信息技术学院	3	9	1.0	3.0
4	郝庆辉	东北石油大学计算机与信息技术学院	2	12	2.0	2.0
5	周勃	东北石油大学计算机与信息技术学院	4	10	1.0	3.0