文献类型：期刊文章

作　　者：袁圃[1] 毛剑琳[1] 向凤红[1] 刘恋[1] 张茂兴[1]

机构地区：[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500

出　　处：《电力系统及其自动化学报》

年　　份：2017

卷　　号：29

期　　号：1

起止页码：118-122

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：BP神经网络具有良好的自学习、自适应和泛化能力,但运算过程中容易陷入局部极小值,同时隐含层节点数的选择也影响着诊断的效果。文中根据经验公式缩小隐含层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐含层节点数。根据遗传算法具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值,可以避免BP神经网络陷入局部极小值的问题。结合两种方法对电网进行故障诊断,实例分析表明该方法可以准确有效地诊断出电网故障位置,提高电网故障诊断的容错性。

关 键 词：BP神经网络 电网故障诊断 隐含层 遗传算法 容错性

分 类 号：TM711]