改进的基于遗传优化BP神经网络的电网故障诊断

• 作者: 刘恋 向凤红 张茂兴 毛剑琳 袁圃
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 电网故障诊断 隐含层 遗传算法 容错性
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 118-122
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 3098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2017.01.019

摘要

BP神经网络具有良好的自学习、自适应和泛化能力，但运算过程中容易陷入局部极小值，同时隐含层节点数的选择也影响着诊断的效果。文中根据经验公式缩小隐含层节点数范围，在小范围里寻找最优的隐含层节点数。根据遗传算法具有全局寻优的特点，用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值，可以避免BP神经网络陷入局部极小值的问题。结合两种方法对电网进行故障诊断，实例分析表明该方法可以准确有效地诊断出电网故障位置，提高电网故障诊断的容错性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向凤红	昆明理工大学信息工程与自动化学院	95	413	12.0	17.0
2	毛剑琳	昆明理工大学信息工程与自动化学院	90	337	8.0	14.0
3	张茂兴	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	56	2.0	5.0
4	刘恋	昆明理工大学信息工程与自动化学院	9	104	5.0	9.0
5	袁圃	昆明理工大学信息工程与自动化学院	2	53	1.0	2.0