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基于遗传算法优化BP神经网络的线损计算研究
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  • 英文篇名:LINE LOSS CALCULATION OF OPTIMIZED BP NEURAL NETWORK BASED ON GENETIC ALGORITHM
  • 作者:刘亚丽 ; 李英娜 ; 李川
  • 英文作者:Liu Yali;Li Yingna;Li Chuan;School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology;
  • 关键词:线损计算 ; BP神经网络 ; 遗传算法 ; 优化
  • 英文关键词:Line loss calculation;;BP neural network;;Genetic algorithm;;Optimization
  • 中文刊名:JYRJ
  • 英文刊名:Computer Applications and Software
  • 机构:昆明理工大学信息工程与自动化学院;
  • 出版日期:2019-03-12
  • 出版单位:计算机应用与软件
  • 年:2019
  • 期:v.36
  • 基金:国家自然科学基金项目(51567013)
  • 语种:中文;
  • 页:JYRJ201903015
  • 页数:4
  • CN:03
  • ISSN:31-1260/TP
  • 分类号:78-81
摘要
为了准确计算低压台区配电网的线损,提出遗传算法优化BP神经网络的配电网理论线损计算。通过电网线路获取线路特征参数,对特征参数建立BP神经网络的预测模型;根据BP神经网络的拓扑结构中的权值和阈值来确定染色体长度;通过遗传算法来确定BP神经网络的参数,拟合影响线损的特征参数和线损的复杂关系。该算法减少了线损计算误差,计算时间少,稳定性增强。
        In order to accurately calculate the line loss of distribution network in low-voltage stations, we proposed the theoretical line loss calculation of distribution network of optimized BP neural network based on genetic algorithm. Line characteristic parameters were obtained through network lines, and BP neural network prediction model for characteristic parameters was established. We determined the chromosome length according to the weights and thresholds in the topological structure of BP neural network. The parameters of BP neural network were determined by genetic algorithm, and the complex relationship between the characteristic parameters and the line loss was fitted. The algorithm reduces the calculation error of line loss, reduces the calculation time and enhances the stability.
引文
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