江苏电机工程
江囌電機工程
강소전궤공정
JIANGSU ELECTRICAL ENGINEERING
2007年
3期
1-3
,共3页
预想事故排序%性能指标%特征选择%模糊神经网络
預想事故排序%性能指標%特徵選擇%模糊神經網絡
예상사고배서%성능지표%특정선택%모호신경망락
提出了一种基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序新方法.该方法首先定义了反映预想事故严重程度的有功性能指标,同时构造3层人工神经网络(ANN)并采用误差反向传播(BP)算法加以训练;其次对ANN的输入用模糊神经网络进行特征选择,减少了输入层和中间隐含层的神经元个数及训练时间;最后通过IEEE 30节点系统验证了所提方法的有效性,仿真结果说明采用模糊神经网络进行输入量特征选择预处理可减少神经网络的训练时间.
提齣瞭一種基于模糊神經網絡的電力繫統預想事故排序新方法.該方法首先定義瞭反映預想事故嚴重程度的有功性能指標,同時構造3層人工神經網絡(ANN)併採用誤差反嚮傳播(BP)算法加以訓練;其次對ANN的輸入用模糊神經網絡進行特徵選擇,減少瞭輸入層和中間隱含層的神經元箇數及訓練時間;最後通過IEEE 30節點繫統驗證瞭所提方法的有效性,倣真結果說明採用模糊神經網絡進行輸入量特徵選擇預處理可減少神經網絡的訓練時間.
제출료일충기우모호신경망락적전력계통예상사고배서신방법.해방법수선정의료반영예상사고엄중정도적유공성능지표,동시구조3층인공신경망락(ANN)병채용오차반향전파(BP)산법가이훈련;기차대ANN적수입용모호신경망락진행특정선택,감소료수입층화중간은함층적신경원개수급훈련시간;최후통과IEEE 30절점계통험증료소제방법적유효성,방진결과설명채용모호신경망락진행수입량특정선택예처리가감소신경망락적훈련시간.
