计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2014年
3期
440-445
,共6页
智能变电站%网络流量预测%灰色神经网络模型%附加动量变学习速率法%改进灰色神经网络
智能變電站%網絡流量預測%灰色神經網絡模型%附加動量變學習速率法%改進灰色神經網絡
지능변전참%망락류량예측%회색신경망락모형%부가동량변학습속솔법%개진회색신경망락
smart substation%network traffic prediction%grey neural network model%additional momentum and variable learning rate method%improved grey neural network
随着智能变电站网络改造的逐步实施,智能变电站网络流程预测技术开始被业界重视起来,智能变电站网络流量一旦发生异常,将直接影响到继电保护装置动作的可靠性、快速性和灵敏性.论文首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合,构建灰色神经网络模型并对其进行分析;然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进,提出一种基于改进的灰色神经网络智能变电站网络流量预测模型;最后以智能变电站的站控层交换机网络流量数据为例,以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证,实验表明,该模型预测精度高,收敛速度快,提高了智能变电站网络流量预测的准确性和快速性,保障电网安全运行.
隨著智能變電站網絡改造的逐步實施,智能變電站網絡流程預測技術開始被業界重視起來,智能變電站網絡流量一旦髮生異常,將直接影響到繼電保護裝置動作的可靠性、快速性和靈敏性.論文首先將灰色理論和人工神經網絡算法相結閤,構建灰色神經網絡模型併對其進行分析;然後在此基礎上通過附加動量變學習速率法對灰色神經網絡的權值更新策略進行改進,提齣一種基于改進的灰色神經網絡智能變電站網絡流量預測模型;最後以智能變電站的站控層交換機網絡流量數據為例,以採集的原始頻率數據為基礎進行倣真驗證,實驗錶明,該模型預測精度高,收斂速度快,提高瞭智能變電站網絡流量預測的準確性和快速性,保障電網安全運行.
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