【摘 要】
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针对传统含风电场的输电网运营效率评估体系中存在的指标冗余和评估结果准确性较差的问题,首先引用相关性分析法去除相关性较强的指标,随后运用组合权重法合理赋权突出主导因
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省先进工业过程控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程教学基地
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51767017)
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针对传统含风电场的输电网运营效率评估体系中存在的指标冗余和评估结果准确性较差的问题,首先引用相关性分析法去除相关性较强的指标,随后运用组合权重法合理赋权突出主导因素,从而筛选精简出含有11个代表性极强的指标的合理的评估指标体系,由此构建出模糊神经网络综合评价体系。然而模糊神经网络在训练参数时收敛速度较慢且容易陷入局部最优解,因此文中在对比分析了梯度下降法、粒子群算法及小生境粒子群(NPSO)算法的收敛速度和精度后,选择具有最优收敛性能的NPSO算法求解最优参数并更新到神经网络中。测试数据表明,实际输出和预
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