配电网线损计算径向基函数神经网络方法

被引：15

作者：

姜惠兰 ^{[1
]}

刘文良 ^{[1
]}

孟庆强 ^{[2
]}

张柳 ^{[1
]}

机构：

[1] 天津大学电气与自动化工程学院

[2] 天津市电力公司

来源：

自动化学报 | 2007年 / 03期

关键词：

RBF神经网络; 聚类算法; 配电网; 线损;

D O I：

10.16383/j.aas.2007.03.019

中图分类号：

TM744 [电力系统的计算]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种电力配电网线损计算的RBFNN(Radial basis function neural networks)方法．主要利用RBFNN较强的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,记忆配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的规律．采用LBG聚类方法和一种确定最佳聚类数的标准来优化RBFNN隐层节点,以提高网络的利用效率．实例仿真验证了所提方法的有效性和实用性．

引用

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