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《基于量子行为粒子群优化_人工神经网络的电能质量扰动识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第10期中国电机工程学报Vol.28No.10Apr.5,20082008年4月5日ProceedingsoftheCSEE©2008Chin.Soc.forElec.Eng.123文章编号：0258-8013(2008)10-0123-07中图分类号：TM73文献标识码：A学科分类号：470⋅40基于量子行为粒子群优化–人工神经网络的电能质量扰动识别杨耿煌，温渤婴(中国农业大学信息与电气工程学院，北京市海淀区100083)IdentificationofPowerQualityDisturbanceBasedonQPSO-AN
2、NYANGGeng-huang,WENBo-ying(CollegeofInformationandElectricalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,HaidianDistrict,Beijing100083,China)ABSTRACT:Animprovedalgorithmbasedonquantum-0引言behavedparticleswarmoptimization(QPSO)isproposedto正确识别电能质量扰动对电力系统的各种保improveartificialneu
3、ralnetwork(ANN)trainingfortheidentificationoftypicalpowerquality(PQ)disturbance.Two护、控制技术及深入研究PQ扰动的本质和规律都起subnetworkswhichareusedtoidentifythecontinualandbreak着重要的作用。目前对PQ扰动信号进行辨识的方法PQdisturbancerespectivelyformtherecognizer.Characteristic[1]主要有基于专家系统(expertsystem,ES)方法、
4、基于ofPQdisturbanceactingastheinputofsubnetworksis人工神经网络的方法[2-8]及dq变换法[9]等。基于ESobtainedbyprojectionpursuitregression,dynamiccomputing,的方法存在PQ扰动信号的特征量提取困难和组合fractaltechnique.QPSOwithstudyfactors,gatherandspeed爆炸问题；基于ANN的识别方法应用比较广泛，factoraddedisappliedtooptimizetheparameters
5、’computing但ANN的输入量必须充分体现PQ扰动信号的特method,soastoimprovetheneuralnetworktraining.SixtypesoftypicalspotPQdisturbanceareincludedintheexperiment.征，需要增加输入量的数量，导致ANN的结构复Theresultshowsthattheproposedalgorithmcomparedwith杂，训练难度大，容易出现不收敛的问题；基于dqthatofwhichisbasedonthestandardbackpro
6、pagationtraining变换的方法，特征量的提取必须满足三相同时出现withmomentumfactoradded,issuperiortotheotheralgorithmPQ扰动，限制了该方法的应用。withabetterastringencyandstability.基于ANN的方法适合于工程实际应用，主要研KEYWORDS:powerquality;quantum-behavedparticle究在于PQ扰动信号特征量的提取和提高ANN性swarmoptimization;artificialneuralnetwork;
7、neuralnetwork能[10-12]。本文选择前馈(backpropagation,BP)神经网络training作为电压扰动识别的基本方法，结合扰动信号的参摘要：提出一种基于量子行为粒子群优化(quantum-behaved数自适应匹配、时间特征量、幅值变化特征量和幅particleswarmoptimization,QPSO)的改进算法，用于优化人值范围特征量共同组成ANN的输入特征量。对量子工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)，实现电能质量空间粒子群算法进行改进，用于简化ANN训练过程，(po
8、werquality,PQ)扰动识别。采用2个神经子网络，分别用提高收敛速度。选取各地现场采集的典型PQ扰动信于事件型和变化型PQ扰动识别。PQ扰动信号的特征量通号作为样本数据，验证了算法的有效性。过信号的
