中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2014年
9期
71-76
,共6页
姜鸿羽%马宏忠%梁欢%姜宁%李凯
薑鴻羽%馬宏忠%樑歡%薑寧%李凱
강홍우%마굉충%량환%강저%리개
电力系统%变电站%噪声控制%误差反向传播神经网络%改进粒子群优化算法%粒子亲密度%惯性因子%自适应变异
電力繫統%變電站%譟聲控製%誤差反嚮傳播神經網絡%改進粒子群優化算法%粒子親密度%慣性因子%自適應變異
전력계통%변전참%조성공제%오차반향전파신경망락%개진입자군우화산법%입자친밀도%관성인자%자괄응변이
power system%substation%noise control%BPNN%IPSO algorithm%particle intimacy%inertial factor%adaptive mutation
为了改善变电站噪声控制中已有自适应降噪滤波算法的自适应能力差、收敛速度慢等弊端,提出了一种新的基于粒子群优化(PSO)的误差反向传播神经网络(BPNN)智能滤波算法.该算法针对PSO算法易出现无法兼顾局部、全局搜索和群体多样性丢失等问题,采用以粒子“亲密”度为依据来自适应调整粒子惯性因子和变异率的改进策略;利用该改进粒子群优化(IPSO)算法取代梯度下降算法,实时优化BPNN的权、阈值,使噪声迅速降低,再用梯度下降算法对BPNN的权、闽值作进一步的精细优化,使噪声得到更大程度上的抑制.文中以某变电站变压器噪声信号为仿真声源,分别利用所提算法、PSO-BPNN算法及BPNN算法对该声源信号进行主动抑制,结果表明所提算法性能明显优于另外2种算法的性能,使变压器降噪系统性能得到较大的改善.
為瞭改善變電站譟聲控製中已有自適應降譟濾波算法的自適應能力差、收斂速度慢等弊耑,提齣瞭一種新的基于粒子群優化(PSO)的誤差反嚮傳播神經網絡(BPNN)智能濾波算法.該算法針對PSO算法易齣現無法兼顧跼部、全跼搜索和群體多樣性丟失等問題,採用以粒子“親密”度為依據來自適應調整粒子慣性因子和變異率的改進策略;利用該改進粒子群優化(IPSO)算法取代梯度下降算法,實時優化BPNN的權、閾值,使譟聲迅速降低,再用梯度下降算法對BPNN的權、閩值作進一步的精細優化,使譟聲得到更大程度上的抑製.文中以某變電站變壓器譟聲信號為倣真聲源,分彆利用所提算法、PSO-BPNN算法及BPNN算法對該聲源信號進行主動抑製,結果錶明所提算法性能明顯優于另外2種算法的性能,使變壓器降譟繫統性能得到較大的改善.
위료개선변전참조성공제중이유자괄응강조려파산법적자괄응능력차、수렴속도만등폐단,제출료일충신적기우입자군우화(PSO)적오차반향전파신경망락(BPNN)지능려파산법.해산법침대PSO산법역출현무법겸고국부、전국수색화군체다양성주실등문제,채용이입자“친밀”도위의거래자괄응조정입자관성인자화변이솔적개진책략;이용해개진입자군우화(IPSO)산법취대제도하강산법,실시우화BPNN적권、역치,사조성신속강저,재용제도하강산법대BPNN적권、민치작진일보적정세우화,사조성득도경대정도상적억제.문중이모변전참변압기조성신호위방진성원,분별이용소제산법、PSO-BPNN산법급BPNN산법대해성원신호진행주동억제,결과표명소제산법성능명현우우령외2충산법적성능,사변압기강조계통성능득도교대적개선.
