改进遗传算法和神经网络在电能质量扰动识别中的应用

提出了一种改进遗传算法(IGA)。该算法采取了有效的选择和交叉策略,设计了自适应变化的交叉概率和变异概率,以及随进化代数自适应变化的移民算法。该改进遗传算法稳定性和收敛性能较好,将其应用到基于BP网络的电能质量扰动识别中,提高了识别的稳定性和收敛性能,并使基于BP网络的电能质量扰动识别系统更具实用性。文中最后通过仿真计算验证了本文方法的性能。