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电网线损是反映低压台区配电网输配电性能好坏的重要技术指标,针对低压台区线损计算不精确和效率不高的问题提出了一种有效的计算方法,即基于改进K-Means聚类和正交最小二乘法(OLS)优化的径向基(RBF)神经网络计算模型。首先通过层次分析法(AHP)对线损的电气指标进行提取,根据得到的线损指标用改进的K-Means聚类算法进行分类处理,然后用OLS改进的RBF网络和标准的RBF网络分别对得到的分类样本进行训练,再用训练好的模型计算台区电网线损。最后利用某地区低压台区的68组样本验证了所提方法的有效性。 相似文献
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分析了传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优缺点,提出一种自适应变系数粒子群优化算法(adaptive variable coefficients particle swarm optimizer,AVCPSO)。该算法与RBF神经网络结合形成自适应变系数粒子群-径向基(AVCPSO-RBF)神经网络混合优化算法。基于此优化算法,建立了短期电价预测模型,并利用贵州电网历史数据进行短期电价预测。仿真计算结果表明,AVCPSO-RBF混合优化算法在短期电价预测中优于传统RBF神经网络法和PSO-RBF神经网络方法,克服了上述2种方法的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,具有输出稳定性好、预测精度高、收敛速度快等特点,使用该方法得到的各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.652RMB/MW·h。 相似文献
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为准确方便地计算配电网的线损,基于配电网的实际运行数据,提出了基于鲸鱼算法优化Elman神经网络的方法来计算配电网中的线损。首先,分析影响低压台区线损的影响因素作为线损计算模型的输入;然后,建立Elman神经网络模型来完成配电网线损的计算;最后,运用鲸鱼算法来优化建立神经网络模型,从而建立WOA-Elman模型来计算配电网的线损。对所提出模型进行仿真分析,分析结果表明,采用鲸鱼算法优化的神经网络模型进行线损率计算比直接采用经验分析建立的Elman神经网络模型线损计算的性能更好,具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度,在进行配电网线损计算时准确率更高。 相似文献
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为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型。粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测。仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性。 相似文献
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在噪声抵消应用中自适应滤波算法性能的仿真比较 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法。利用模糊逻辑和RBF神经网络的等价性将模糊逻辑和神经网络有机的结合来构成模糊神经网络,并对BP神经网络、RBF神经网络和模糊神经网络三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明,这几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下,模糊神经网络算法具有良好的收敛性能,除收敛速度快于BP神经网络算法和RBF神经网络算法以及稳定性强外,而且具有更高的起始收敛速率,更小的权噪声,更大的抑噪能力。 相似文献
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电能在输送、转换和分配过程中,各级电力设备不可避免会产生电能损耗,更精确地计算该电能损耗及其变化规律,对于供电企业更好地实施降损措施,提高能源利用率具有重大意义.本文利用神经网络对复杂、非线性函数,甚至是没有准确规则的信息优越的处理能力,提出了一种基于RBF径向基神经网络算法的BP复合型神经网络算法对配电网线损进行计算... 相似文献
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为了克服最小二乘法在无线定位算法中的缺点,提出了基于RBF神经网络的TDOA定位算法。利用SVM优化RBF网络权值、阈值及结点数,获得优化稳定的RBF网络结构,将训练后的RBF网络用于TDOA定位。仿真结果表明,该算法有很强的抗NLOS能力,与Chan算法和基于k-均值聚类法RBF神经网络的定位算法比较,具有更高的定位精度和可靠性。 相似文献
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采用自组织RBF网络算法的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初始RBF神经网络节点数、中心向量、节点连接权值进行优化。利用鸢尾属数据集及葡萄酒数据集对提出的自组织RBF神经网络算法进行了仿真测试,证明该算法对于提高分类精度和优化RBF神经网络结构有一定的作用。最后,将该算法应用到电力机车牵引变压器综合测试及故障诊断系统中,结果证明所提的自组织RBF神经网络诊断算法可有效监测出原系统试验时误报和漏报的故障。 相似文献
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针对径向基神经网络(RBF)用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法.采用AGA对RBF神经网络的隐含层节点数、隐层基函数的中心和宽度进行优化,以此提高RBF网络的泛化能力.通过大量收集和整理工作形成样本集,使用训练样本训练RBF网络,根据网络输出结果对通风机故障进行诊断.仿真结果表明,相较于RBF神经网络,AGA优化的RBF神经网络收敛速度更快,迭代次数更少,能够有效识别通风机故障类型,诊断结果准确率更高. 相似文献
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光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神经网络的故障诊断识别算法。首先,建立RBF神经网络的光伏阵列故障诊断模型,确定基于遗传算法的故障模型隐层中心的确定方法,然后针对基于粒子群优化算法的网络模型进行自适应权重寻优的仿真实验。最后,将优化的算法与传统RBF神经网络算法进行对比。结果表明:该优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,还可以提高故障诊断的准确率。 相似文献