基于改进BP神经网络的配电变电站选址研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第3期要氧电力Vo1．35No．3EastOhinaEIectricPower2007年3月Mar．2007基于改进BP神经网络的配电变电站选址研究李金超，李庚银。牛东晓。李金颖(1．华北电力大学工商管理学院，北京102206；2．华北电力大学电气工程学院，河北保定071000)摘要：变电站选址是电网规划的重要组成，介绍了针对伴随科学技术和人类文明发展进步出现的新问题建立的变电站选址评价指标体系。运用加入动量项和基于SSE变学习速率的改进BP神经网络建立了变电站选址评价模型，这种智能评价方法摆脱了传统方法评价过程中

2、人为因素及模糊随机性的影响，同时能保证评价结果的准确性，减少了变电站选址的所需经费和时间，实例运算得出令人满意的评价结果，证明了这种方法的有效性。关键词：变电站选址；指标体系神经网络综合评价基金项目：国家自然科学基金资助项目(70671039)；高等学校博士点专项基金(20040079008)；河北省自然科学基金资助项目(G20005000584)作者简介：李金超(1978．)，男，博士研究生，研究方向为电力市场开发与规划。中图分类号：TM715文献标识码：B文章编号：1001-9529(2007)03-0010433Assessmentofdistributionsu

3、bstationsiteselectionbasedonimprovedBPneuralnetworksJ／n．chao一，L1Geng．yin，NIUDong．xiao，LIJin．ring(1．SchoolofBusinessAdministration，NonhChinaElectricPowerUniv．，Beijing102206；2．SchoolofElectricalEngineering，NorthChinaElectricPowerUniv．，Baoding071000，China)Abstract：Substationsiteselectionisa

4、nimpo~antpartofdplanning．Todealwithsomenewproblemsemergedwiththedevelopmentofscienceandtechnologyandhumancivilization，theassessmentindexsystemforsubstationsiteselectionwasestablished．TheBPneuralnetworkwasimprovedbytakingintheadditionalmomentumandbythemethodofSSE．basedvariableleaningrate．

5、andtheassessmentmodelforsubstationsiteselectionwasdeveloped．Theintelligentevaluationmethodgetsridoftheinfluencesofhumanfactorsandfuzzyrandomicitywhichexistinthetradi—tionalevaluationprocess，andensurestheaccuracyoftheassessmentresult，andtheexpenseandtimeneededforsubstationsiteselectioncan

6、bereduced．Calculationsampleprovesthemethodeffective．Keywords：substationsiteselection；indexsystem；neuralnetwork；comprehensiveassessment变电站选址是电网规划的一个组成部分，选1改进BP神经网络址结果直接影响到未来电网的网络结构、电网的投资、经济运行与供电的可靠性。考虑到随着人BP算法l3是一种著名的多层感知器的学习类对环境的重视，公众对自身健康的关注意识的算法。总括起来，它具有可以逼近任意的非线性提高等新问题¨，应建立更加全面科学的变电映射

7、关系和具有很好的泛化能力这两个优点。但站选址指标体系。传统的评价方法，诸如模糊综是，也有收敛速度慢和局部极值的缺点。合评价法、AHP评价法、运筹学、多元统计分析和针对BP神经网络一个主要问题是学习过程灰色系统理论等，由于缺乏自学习能力，在确定评中系统可能陷入某些局部最小值，或者某些静态价权重时往往受到人为因素的影响，影响评价的点，或在这些点之间震荡的问题，本文采用引入动客观性。笔者采用改进BP神经网络的方法评价量项的方法对BP网络的权值系数及阀值的调节变电站选址问题，针对BP网络存在的易陷入局公式进行修改：部极小值的缺陷，通过加入动量项和