会议专题

基于粒子群优化算法的神经网络在暂态稳定评估中的应用

针对训练神经网络的误差反向传播算法(BP)或其它算法存在的训练时间较长且易陷入局部极小点等问题,本文提出了一种利用粒子群优化算法(PSO)训练神经网络并用于电力系统暂态稳定评估的方法。实例表明,与误差反向传播(BP)算法相比较,该方法优化的神经网络收敛速度更快,预测精度更高。

暂态稳定评估 粒子群优化算法 人工神经网络 电力系统

曹曼 刘艳 顾雪平

华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室,河北省保定市,071003

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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会

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2006-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)