基于改进PSO优化模糊神经网络的配电网故障选线研究

• 作者: 曹现峰 王磊 骆玮
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 小电流接地系统 单相接地 改进PSO 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 字数: 3303字
• 语种: 中文

摘要

针对小电流接地系统中单相接地故障选线这一未彻底解决的难题,提出一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的配电网故障选线方法:通过调整粒子群的适应度函数和自适应惯性权值,利用改进PSO先对网络初始参数、权值进行一次优化,后使用BP算法进行二次优化.讨论模糊神经网络、传统PSO优化的模糊神经网络及不同网络结构对网络性能的影响.研究结果表明改进PSO优化模糊神经网络的选线效果明显优于模糊神经网络和传统PSO优化模糊神经网络,能够快速、准确、可靠的选取故障线路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	合肥工业大学电气与自动化工程学院	79	657	13.0	23.0
5	曹现峰	合肥工业大学电气与自动化工程学院	5	36	4.0	5.0
9	骆玮	合肥工业大学电气与自动化工程学院	4	32	3.0	4.0