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1.
乔维德 《电力系统保护与控制》2007,35(17)
粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解.该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测.实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度. 相似文献
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乔维德 《电力系统保护与控制》2007,35(17):17-21
粒子群优化(PSO)算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。该文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播(BP)算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对短期电力负荷进行预测。实践结果表明:改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。 相似文献
3.
基于粒子群优化神经网络的变压器故障诊断 总被引:6,自引:2,他引:6
为克服电气分析应用中误差反向传播(BP)神经网络存在的不足,提出了一种利用改进粒子群算法优化神经网络的变压器故障诊断新方法。该法的惯性权重自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;收缩因子加快算法的收敛速度,有利于更快地收敛于全局最优解。利用改进的粒子群算法优化神经网络参数,并结合BP算法训练网络可有效地克服常规BP算法训练网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和遗传算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。最后,进行变压器故障实例分析的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,证实了该方法的正确性和有效性。 相似文献
4.
基于模拟退火改进粒子群混合算法的变压器故障诊断 总被引:4,自引:3,他引:1
针对传统的变压器故障诊断方法在实际应用中存在的一些不完善性和局限性,笔者将基于模拟退火思想的改进粒子群优化(SAPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的SAPSO-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法,并且具有较高的诊断准确率。 相似文献
5.
对基本粒子群优化PSO算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播BP算法结合。与传统BP网络诊断结果相比,本方法具有运算效率高、收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。 相似文献
6.
对基本粒子群优化PSO算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播BP算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电机转子进行故障诊断.提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将代表故障信息的数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型.仿真结果表明,改进PSO-BP粒子群混合算法可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度. 相似文献
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8.
文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。 相似文献
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10.
基于CMPSO—BP算法的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
将基于遗传算法交叉变异思想的改进粒子群优化(CMPSO)算法和误差反向传播(BP)算法相结合构成的CMPSO-BP混合算法用于训练神经网络,该混合算法有效克服常规BP和PSO-BP算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于变压器溶解气体分析的智能故障诊断实验。诊断结果表明,CMPSO-BP混合算法较BP及PSO-BP算法具有较高的诊断准确率。 相似文献