作者：汪颖翔; 潘笑配电网可靠性评估elman神经网络思维进化算法灰色关联度分析主成分分析灵敏度分析
摘要：快速准确地进行配电网可靠性评估具有重要意义,然而传统的配电网可靠性评估方法并不适用于评估大规模配电系统的综合可靠性指标,对大规模电网的可靠性进行评估时往往会造成建模困难、计算量剧增的问题。因此,提出基于Improved-Elman(IElman)反馈型动态神经网络的配电网可靠性评估方法,即在Elman神经网络的承接层中加入自反馈连接增益系数来衡量历史信息对未来状态的影响程度,并通过思维进化算法对Elman神经网络的相关参数进行优化。在采用神经网络评估前,利用灰色关联度分析对神经网络的输入变量进行预处理。所提出的方法与普通神经网络评估模型相比,平均相对误差由5.43×10^-4降到7.32×10^-5,表明该方法能够有效简化计算,提高神经网络对复杂问题的评估精度。
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