基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序方法

摘要

提出了一种基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序新方法。该方法首先定义了反映预想事故严重程度的有功性能指标,同时构造3层人工神经网络(ANN)并采用误差反向传播(BP)算法加以训练;其次对ANN的输入用模糊神经网络进行特征选择,减少了输入层和中间隐含层的神经元个数及训练时间;最后通过IEEE 30节点系统验证了所提方法的有效性,仿真结果说明采用模糊神经网络进行输入量特征选择预处理可减少神经网络的训练时间。