本文關鍵詞：面向電網故障診斷的BP神經網絡優(yōu)化算法研究　出處：《昆明理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： BP神經網絡 螢火蟲算法 變步長因子 電網故障診斷 隱層節(jié)點數

【摘要】：隨著經濟的蓬勃發(fā)展,我國的電力行業(yè)發(fā)展向著更大容量、自動化水平更高的方向轉變。對于電網運行穩(wěn)定性的要求越來越高,電網運行中出現的故障給供電公司以及用戶帶來了巨大的損失。為了減少電網的故障時間,同時加強電網供電的可靠性,電網在發(fā)生故障后,應該準確及時地發(fā)現故障位置,隔離故障元件,消除故障隱患,從而提升系統(tǒng)的安全可靠性,同時采取相應的辦法恢復電網運行。BP神經網絡是目前應用于電網故障診斷中最廣泛的神經網絡模型之一,BP神經網絡具有良好的自學習能力以及自適應和泛化能力,但是BP神經網絡算法是基于梯度的方法,存在運算過程中容易陷入局部極小值的不足,同時當學習樣本數目比較多、輸入與輸出關系比較復雜的時候,網絡會出現收斂速度緩慢,收斂精度不高,甚至不收斂的問題。螢火蟲算法具有全局尋優(yōu)能力,利用螢火蟲優(yōu)化BP神經網絡中的初始權值閾值,可以避免BP神經網絡陷入局部極小的問題,有效地提高故障診斷的準確性。但是,傳統(tǒng)的螢火蟲算法本身也有缺陷,在全局尋優(yōu)的過程中,容易得到局部最優(yōu)解,出現“早熟”的問題。為了提高螢火蟲算法的全局尋優(yōu)能力,克服“早熟”問題。我們在傳統(tǒng)螢火蟲算法的基礎上引入了變步長因子,當螢火蟲個體在感知范圍內沒有找到優(yōu)秀個體時,通過移動一個步長,從而改變鄰域范圍,在新范圍內尋找局部最優(yōu)。從而提高了算法的全局尋優(yōu)能力。本論文提出了改進螢火蟲算法優(yōu)化BP神經網絡。當螢火蟲個體在感知范圍內沒有發(fā)現優(yōu)秀個體時,通過引入變步長因子,隨機移動一個步長,更新鄰域半徑,從而提高了算法的局部尋優(yōu)能力。進而提高了全局尋優(yōu)能力。將結合后的算法應用于電網區(qū)域的故障診斷,得到了較好的診斷效果。
[Abstract]:With the vigorous development of economy, China's power industry development toward larger capacity, higher automation level change direction. And the increasingly high demand for the stability of power grid, the fault occurred in power grid operation has brought huge losses to the power supply companies and users. In order to reduce the fault time of the grid, while enhancing the reliability of power supply the grid after a failure, should be timely and accurately find the fault location, fault isolation components, the failure to eliminate hidden dangers, so as to enhance the safety and reliability of the system, and take corresponding measures to restore the electric network running.BP neural network is one of the neural network model for fault diagnosis of the most widely used BP neural network with self adaptive learning ability and generalization ability and good, but the BP neural network algorithm is based on the gradient method, the operation process is easy to fall into existence Local minimum problem, at the same time when the number of samples to learn more, when the relationship between input and output is more complex, the network will appear slow convergence speed, convergence precision is not high, even no convergence problem. Firefly algorithm has the ability of global optimization, the initial weights and threshold using the firefly to optimize the BP neural network. To avoid the BP neural network into local minima problems, effectively improve the accuracy of fault diagnosis. However, the traditional firefly algorithm itself has a flaw in the global optimization process, easy to get the local optimal solution, the premature problem. In order to improve the global searching ability of the firefly algorithm, overcome the "premature" problem. We introduce a variable step size based on traditional firefly algorithm, when the firefly individual did not find the best individual in the perception range, by moving a step to Change the neighborhood range, find the local optima in the new range. In order to improve the ability of global optimization of the algorithm. This paper presents the improvement of firefly algorithm to optimize BP neural network. When the firefly individual found no outstanding individuals in the perception range, the variable step factor, random moving one step update neighborhood radius thus, to improve the local searching ability of the algorithm. And then improve the ability of global optimization. The fault diagnosis combined algorithm is applied to the regional power grid, get a good diagnosis effect.

【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;TM711

【參考文獻】

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本文編號：1382652