新型暂态混沌神经网络在电力系统经济负荷分配中的应用

来源 :中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qingming_369
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经济负荷分配是电力系统中极具典型性的优化问题,对电力系统的经济、安全运行等方面具有至关重要的作用。本文基于一种新型的、具有复杂的混沌动力学特性的Gauss-Sigmoid混沌神经元模型,构成一种暂态混沌神经网络,将混沌搜索和Hopfield神经网络的梯度搜索相结合的优化方法,应用于经济负荷分配问题的求解。在这种优化方法中,通过对相应的参数的控制,可以方便的改变其混沌特性和收敛速度,从而具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,并且整个搜索过程易于实现。
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