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考虑小样本统计的BP神经网络配电系统可靠性预测方法 被引量:23
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作者 王宏刚 田洪迅 +5 位作者 李浩松 王越 施明泰 万涛 李金 康泰峰 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第2期40-46,共7页
传统服务于系统规划的可靠性分析方法,由于多基于逻辑推理或统计分析,需要以足量‘故障停电’事件匀质样本为建模保障,在面对配电系统结构动态变化以及稀少数据环境时,难以对指标进行精确估计。在此背景下,提出一种考虑小样本统计的BP... 传统服务于系统规划的可靠性分析方法,由于多基于逻辑推理或统计分析,需要以足量‘故障停电’事件匀质样本为建模保障,在面对配电系统结构动态变化以及稀少数据环境时,难以对指标进行精确估计。在此背景下,提出一种考虑小样本统计的BP神经网络配电系统可靠性指标预测方法。为保证神经网络训练样本的充足性,并保留小样本自身的统计规律,该文提出并比较Bootstrap和核密度拉丁超立方采样2种小样本增广技术,基于扩充后的样本对具有相同结构的神经网络模型进行参数训练,利用所得的神经网络对可靠性指标进行预测的精度作为选择合适扩充技术与神经网络结合的依据。通过预测用户年均停电时间的算例分析表明,利用Bootstrap小样本扩充技术和BP神经网络相结合的方法在小样本统计条件下具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 配电系统可靠性 BP神经网络 灵敏度分析 神经元链路 用户年均停电时间
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基于BP神经网络的配电网可靠性关联因素灵敏度计算方法 被引量:22
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作者 田洪迅 王宏刚 +5 位作者 万涛 王越 李浩松 李金 康泰峰 王婷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第19期71-77,共7页
在电力市场不断放开和新能源并网需求的持续刺激下,当代电力系统的结构正在发生快速变化。传统的基于单个元件可靠性参数推算面向系统或用户可靠性指标的方法,由于需要大量的历史统计和相对稳定的系统结构作为前提条件,难以有效实施和... 在电力市场不断放开和新能源并网需求的持续刺激下,当代电力系统的结构正在发生快速变化。传统的基于单个元件可靠性参数推算面向系统或用户可靠性指标的方法,由于需要大量的历史统计和相对稳定的系统结构作为前提条件,难以有效实施和应用于评估结构快速发展的系统。提出一种基于BP神经网络的电力系统可靠性关联因素灵敏度计算方法。该方法通过定义指标和其驱动因素之间特定的"神经元链路",借助连续导数法则,推导了给定BP神经网络模型下的指标和单一驱动因素之间的解析关系表达式。在此基础上,创建了指标和其所有驱动因素之间考虑所有"神经元链路"的灵敏度计算方法。以用户年均停电小时数(TOH)指标为例,通过实际数据的仿真实验表明,该方法可有效地将其驱动因素区分为有利因素和不利因素,并能根据对TOH的灵敏度贡献,将同性质驱动因素的灵敏度重要程度进行量化排序。 展开更多
关键词 电力系统可靠性 BP神经网络 灵敏度分析 神经元链路 用户年均停电时间
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