简介:摘要 : 对电力的需求是人们日常生活的主要生活需求之一 。在整体电力企业的管理当中,对电网进行有效的管理是中小企业主要运营的重要问题之一。从具体的应用而言,整体电网的运营与管理工作具有的较为丰富的多样性。其中对电力负荷进行有效的预测是整体电网运营工作中的重点工程之一。有效的电力负荷预测工作,能够使相关技术人员对整体电网的运行有效的调整,进而使 整体电网管理拥有更加优质的管理效果。并使整体电力企业的经济效益进一步以能源管理的方式得以提升。文章 对人工神经网络在整体电力负荷预测中的重要作用进行相应的分析,并解释其具体的应用过程,希望能够为电力管理工作提供有效的现实 性参考。
简介:摘要网络性能预测是指以现有理论等为基础,来构造具有预测性的模型以实现对未来业务数据的推测和估计。本文按照电力营销系统的特殊架构,建立了基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型,构建了电力营销系统的网络特征信息集,并设定了网络性能预测的信息过滤规则。此外,基于构建的电力营销系统网络预测模型,进一步研发了电力营销系统流量过滤模块。通过OPNET网络仿真结果显示,基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型能够有效降低网络阻塞,提高网络使用效率。
简介:摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时,容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础,将传统的单端电气量与反向传播(BP)神经网络算法相结合,提出了一种用于故障测距的新方法,通过大量的仿真验证表明,该方法能够适应各种环境的要求,且精度高,具有一定的实用价值。
简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。