基于PCNN模型的微电网电能质量评估方法

• 作者: 倪福银 刘建军 秦勇明 陆政
• 来源期刊: 江苏理工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 电能质量 电能质量评估 配电网 PCNN
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TM61
• 字数: 3441字
• 语种: 中文

摘要

针对电能质量评估指标与等级之间复杂的非线性关系,提出一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)的电能质量评估新方法.根据含微网接入的配电网电能质量影响因素建立电能质量评价指标体系,通过对PCNN建模,分析运行机理,建立由反馈输入和连接输入经过调制部分的作用产生PCNN神经元的内部活动项,利用阈值来控制模型的输入电能质量等级,神经元点火(激活)输出评价等级值.分别运用模糊神经网络模型评估法、以及PCNN模型法对算例实测数据进行评估比较,结果表明PCNN评估方法更科学准确、客观合理,适用于含微网接入的配电网实时评估,为电能质量评估研究提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建军		17	75	5.0	8.0
2	倪福银	江苏理工学院电气信息工程学院	13	32	3.0	5.0
3	秦勇明		4	38	3.0	4.0
4	陆政		1	5	1.0	1.0