【摘 要】
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针对配电网经济运行属性的多样性和复杂性，提出一种基于证据融合理论的配电网经济运行BP神经网络评价模型。该模型首先利用证据理论将专家群给出的指标隶属度进行融合，避免只考
【机 构】
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燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室,华北电网秦皇岛电力公司,河北省电力公司超高压输变电分公司
【基金项目】
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河北自然科学基金(F2010001319)
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针对配电网经济运行属性的多样性和复杂性，提出一种基于证据融合理论的配电网经济运行BP神经网络评价模型。该模型首先利用证据理论将专家群给出的指标隶属度进行融合，避免只考虑一位专家意见的片面性；其次运用BP神经网络算法进行评价属性的训练和测试，同时为提高计算速度和充分了解综合评价值及各属性状况，建立基于神经网络群的评估模型。最后在实例分析中，通过该模型与模糊综合评价方法的评价结果进行对比，证明了该模型有效可行。
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