【摘 要】
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文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,国网江西省电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563034);国家国际科技合作专项(2014DFG72240);江西省自然科学基金(20151BAB206051)
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文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,不影响系统电能质量,检测速度更快,误判率低。在DSP中进行了该算法的软硬件实现,实验结果验证了这种方法的正确性和有效性。
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