典型文献
基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别
文献摘要：
为提高不同电压暂降扰动源的识别正确率,对电压暂降进行有效治理,提出一种利用天牛须搜索(BAS)算法和反向传播(BP)神经网络构建BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法.文中应用改进S变换提取16个特征指标,组成电压暂降源识别指标体系,为消除冗余信息对分类结果的影响,利用组合赋权法筛选出9个指标作为分类器的输入量.通过BAS算法对BP神经网络的初始权值和阈值寻优,构建BAS-BP分类器模型,实现对配电网不同类型电压暂降源的识别.仿真结果表明,该分类器模型具有一定的抗噪能力与适用性,并且与常规分类器模型相比,具有更好的分类效果.
文献关键词：
电压暂降;改进S变换;组合赋权;天牛须搜索-反向传播(BAS-BP)分类器;分类识别;反向传播(BP)神经网络
中图分类号：
作者姓名：
叶筱怡;刘海涛;吕干云;郝思鹏
作者机构：
南京工程学院电力工程学院,江苏南京211167;江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心,江苏南京211167
文献出处：
引用格式：
[1]叶筱怡;刘海涛;吕干云;郝思鹏-.基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别)[J].电力工程技术,2022(01):77-83
A类：
B类：
BAS,分类器,电压暂降源,有效治理,天牛须搜索,反向传播,网络构建,应用改进,特征指标,识别指标体系,冗余信息,组合赋权法,输入量,权值,配电网,分类效果,分类识别
AB值：
0.208185
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