用模糊神经网络模型评估电能质量

被引：73

作者：

周林 ^{[1
]}

栗秋华 ^{[1
]}

刘华勇 ^{[2
]}

张凤 ^{[1
]}

屈涌杰 ^{[3
]}

机构：

[1] 重庆电力科学试验研究院

[2] 重庆市电子职业技术学院

来源：

高电压技术 | 2007年 / 09期

关键词：

电能质量; 电力市场; 综合评估; 模糊神经网络; 插值; 隶属度;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2007.09.015

中图分类号：

TM743 [模拟与仿真];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

为了综合量化评估各种电能质量,实现按质论价、优质优价的购电原则,建立公平的电力市场,提出了结合人工神经网络和模糊识别理论,构造出模糊神经识别网络;根据电能质量评估的实质,构建了电能质量综合评估的模糊神经网络模型。研究表明,模型提高了识别系统的柔性处理能力,具有很强的自组织、自学习和自适应能力,可以使输出结果唯一、客观;模型不仅可确定电能质量的等级,还能评估某一等级的电能质量,从而识别同一等级电能质量的差异,分类能力和排序能力较强;模型引入隶属度概念,使评估结果更加具体。实例计算结果表明,模糊神经网络模型用于电能质量综合评估,其评估结果更为客观、合理。

引用

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页数：4

共 12 条

[1] 用加速遗传算法和SP模型评估电能质量 [J].