【摘 要】
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BP神经网络(BP神经网络,BP-NN)是目前使用最广泛的神经网络模型之一,并且在电力故障系统的诊断中得到广泛应用。BP神经网络具有良好的自学习,自适应能力和推广能力,但操作过
【机 构】
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云南电网公司电力科学研究院研究生工作站; 昆明理工大学信息工程与自动化学院; 云南电网公司电力科学研究院;
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BP神经网络(BP神经网络,BP-NN)是目前使用最广泛的神经网络模型之一,并且在电力故障系统的诊断中得到广泛应用。BP神经网络具有良好的自学习,自适应能力和推广能力,但操作过程中容易陷入局部极小遗传算法具有全局优化的特点,和交叉是遗传算法中最重要的操作。在本文中,我们修改传统的遗传算法的交叉,采用改进的遗传算法优化BP神经网络训练的初始权重和阈值,以避免BP神经网络的局部极小问题。通过分析本文的案例和matalab的仿真可以看出,该方法可有效地诊断网络故障定位,并提高容错性和电网故障诊断效果。
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