【摘 要】
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针对稳态电能质量指标数据的时序性和非线性,提出一种基于遗传算法(GA)和BP神经网络的电能质量预测方法,将电能质量历史数据和负荷数据、气象数据作为网络输入,使用GA优化BP神经网络的初始权值、阈值,通过该网络完成数据集的训练与预测。最后使用某线路电能质量检测点获得的真实数据验证了模型的准确性、可行性。
【机 构】
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针对稳态电能质量指标数据的时序性和非线性,提出一种基于遗传算法(GA)和BP神经网络的电能质量预测方法,将电能质量历史数据和负荷数据、气象数据作为网络输入,使用GA优化BP神经网络的初始权值、阈值,通过该网络完成数据集的训练与预测。最后使用某线路电能质量检测点获得的真实数据验证了模型的准确性、可行性。
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