基于遗传算法优化神经网络的智能配电网线损计算研究

• 作者: 付绍鑫 何国超 何志满 刘伟 张琳 王剑飞 胡伟楠 蒋新川
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 神经网络 遗传算法 智能配电网 优化 理论线损 拟合
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 40-43,47
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.01.011

摘要

为实现结构复杂、低压台区智能配电网的线损计算,首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损,然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA-BP模型.基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析.结果 表明,使用GA-BP模型进行线损计算比单一BP模型计算的平均绝对误差减少约0.273％.应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何志满		6	9	2.0	2.0
2	王剑飞		11	12	2.0	2.0
3	蒋新川		2	2	1.0	1.0
4	胡伟楠		2	0	0.0	0.0
5	何国超		1	0	0.0	0.0
6	刘伟		8	19	1.0	4.0
7	付绍鑫		1	0	0.0	0.0