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郭志清 《内蒙古科技与经济》2008,(24)
文章提出了一种适用于辐射配电网潮流计算的实用方法。该方法充分利用辐射配电网络的结构特点,通过建立邻接表和广度优先搜索生成潮流计算的节点顺序,运用线性潮流方程迭代求解各节点电压,不需对节点、支路进行复杂编号,不需形成节点导纳矩阵和三角矩阵变换,具有输入数据格式简单、计算速度快、占用内存少和收敛性好等特点,最后以实际算例证明了该算法的有效性。 相似文献
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《科学中国人》2015,(11)
由于配电网的地理位置比较复杂且在配电网当中存在各种器械,在整个过程中其输电线路所用的导线的材质和设备的型号等对于配电网电损的计算都有很大的影响。在传统的配电网损耗计算中需要耗费巨大的人力对其各项数据进行采集,工作的时效性比较低,而应用自动化装置对配电网进行电损计算能够解决计算方法面临的问题,但是其自动化的测量系统对测量的客观环境要求又比较苛刻,所以在实际工作中应用具有非常好的收敛性的潮流计算方法被广泛应用到各个地区。本文对其进行详细的分析和讨论,首先阐述了配电网损耗分析的目的和意义,然后讨论了多种关于配电网损耗的计算方法。希望本文论述能够为相关的工作者提供一些参考和借鉴。 相似文献
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针对人工鱼群算法在求解配电网规划时存在的计算复杂度以及收敛性方面的缺陷,本文提出了一种改进的人工鱼群算法。该算法引入了禁忌搜索中的记忆功能,可以避免迂回搜索从而提高计算的效率。通过建立网架优化年综合费用最小模型,并采用改进人工鱼群算法进行求解,实例验证所提方法的正确性和优越性。 相似文献
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牛顿-拉夫逊法是电力系统潮流计算最常用的算法之一,它收敛性好,迭代次数较少。本文基于牛顿-拉夫逊法进行了具体的分析,并由此设计了基于MATLAB的可视化界面。该界面具有良好的操作性和可阅读性,可用于常用的小系统电网的潮流计算。 相似文献
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分布式电源（DG）的接入对配电系统有着重要的影响，文中介绍了计及分布式发电装置的配电网潮流计算技术的研究现状，主要包括DG模型的建立以及算法的改进研究两方面。简述计及分布式发电的配网潮流计算技术的发展方向。 相似文献
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当前分布式光伏接入配电网的电压影响分析结果忽略了光伏并网后配电网电压分布的计算过程,存在分析结果不够具体、精确的问题,提出分布式光伏并网对配电网电压的影响计算方法.根据光伏与配电网基础结构模型分析光伏与配电网结构,采用潮流计算方法对单点光伏接入对配电网电压分布影响进行计算,再通过前推回潮流计算结果判断支路功率数值分布,并根据叠加定理推算出多个光伏接入配电网电压的整体分布结果.以我国北方某城市为算例验证光伏并网对配电网电压的具体分布影响,最终得出二者间的具体、精确的分析结果,说明本文分析方法具有较强的鲁棒性. 相似文献
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针对当前可用输电能力计算存在着易早熟、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法进行求解,提高了计算结果的准确性、收敛性能以及计算速度。人工鱼群算法是群智能随机全局优化技术,该算法引入了禁忌搜索算法中的记忆功能,可以有效避免迂回搜索并提高计算的效率。在对人工鱼搜索的机制进行研究的基础上,对寻优行为进行改进,采用最好解优先选择前进的路径并以排序选择的方式接受劣解,从而进一步提高算法的效率。修改过的IEEE 30节点系统的计算结果表明,改进人工鱼群算法用于可用输电能力计算是有效的,具有良好的全局收敛性能和较高的计算效率。 相似文献
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传统BP算法主要存在网络收敛速度慢,易陷入局部极小的问题。针对经典BP算法存在的问题,提出一种新型激励函数,并且联合使用了一些先进的技术对人工神经网络做了改进,改进算法具有更快的收敛速度、并且能有效地避免算法陷入局部极小。 相似文献
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BP算法通过迭代地处理一组训练样本,将每个样本的实际输出与期望输出比较,不断调整神经网络的权值和阈值,使网络的均方差最小。BP算法的有效性在某种程度上依赖于学习率的选择,由于标准BP算法中学习率固定不变,因此其收敛速度慢,易陷入局部极小值。针对此问题,通过分析BP神经网络的误差曲面可知,在误差曲面平坦区域需要有较大的学... 相似文献
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针对传统的量子粒子算法不能满足日新月异变化的网络拓扑结构,提出了一种从领域拓扑结构角度进行改进的PSO算法。仿真实验表明,PSO-DSF算法使得粒子在保证收敛速度的同时能够提高它避免陷入局部极值问题,能够高效地优化整个网络的拓扑结构。 相似文献
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阐述了运用粒子群优化人工神经网络建立煤层顶板导水裂隙带高度预测模型的思路与方法。利用粒子群优化神经网络模型的权值和阈值,克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点。煤层导水裂隙带高度预测实例表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,且预测精度有明显的提高。 相似文献
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一种前馈神经网络算法 总被引：2，自引：0，他引：2
神经网络由于其非线性处理能力强，性能稳定等特点得到了广泛应用和研究，主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络，其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点，基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项，该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。 相似文献
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提出一种基于遗传算法优化BP网络结构的自适应噪声抵消器，BP算法是最典型的多层神经网络学习算法，它在局部搜索时比较成功．但由于BP网络大多采用沿梯度下降方向的搜索算法，因而不可避免地存在收敛速度慢，容易陷入局部极小点等问题。而遗传算法擅于全局搜索，鲁棒性很强，将采用遗传算法优化网络初始权值的方法，将两种算法相结合，做到优势互补。GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪比针对余弦信号提高了23db左右。 相似文献
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基于混沌神经网络的项目投资风险评价模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对神经网络在搜索寻优过程中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小值这一问题,将混沌理论和神经网络有机结合,构造混沌学习算法,建立了基于混沌神经网络的综合风险评价模型,该模型充分利用混沌运动的遍历特性,加快了训练速度,使其收敛于全局最优解。将此模型应用于项目投资风险综合评价的结果表明,该模型具有一定可操作性和实用性。 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2022,359(9):4468-4488
The conjugate gradient (CG) method exhibits fast convergence speed than the steepest descent, which has received considerable attention. In this work, we propose two CG-based methods for nonlinear active noise control (NLANC). The proposed filtered-s Bessel CG (FsBCG)-I algorithm implements the functional link artificial neural network (FLANN) as a controller, and it is derived from the Matérn kernel to achieve enhanced performance in various environments. On the basis of the FsBCG-I algorithm, we further develop the FsBCG-II algorithm, which utilizes the Bessel function of the first kind to constrain outliers. As an alternative, the FsBCG-II algorithm has reduced computational complexity and similar performance as compared to the FsBCG-I algorithm. Moreover, the convergence property of the algorithms is analyzed. The proposed algorithms are compared with some highly cited previous works. Extensive simulation results demonstrate that the proposed algorithms can achieve robust performance when the noise source is impulsive, Gaussian, logistic, and time-varying. 相似文献
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针对带宽分配的公平性问题,提出一种基于流量感知的多虚拟队列AQM算法（FVQ算法）。FVQ引入“流粒度”思想,区分和维护每个经过瓶颈路由的业务流信息。实验结果表明,FVQ能较好地适应网络变化,相对其他算法,具有较快的收敛速度和稳定的稳态队列控制性能。 相似文献