粒子群神经网络混合算法在负荷预测中的应用

电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量,为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经网络相结合的混合算法。该算法先应用粒子群优化算法算出BP神经网络的连接权向量和阈值,每次迭代求出最优粒子的权向量和阈值及BP网络在这组权向量和阈值的实际输出值,最后得出第i个粒子的适应度函数。与其他方法相比,该算法预测精度较高:平均相对误差≤1.48%,最大相对误差≤4.10%,而且收敛速度快,预测结果满足短期负荷预测误差要求。

粒子群-神经网络混合算法在三相整流电路故障诊断中的应用

采用一种基于粒子群优化算法和人工神经网络相结合的混合算法应用于电力电子整流电路的故障诊断。文中首先论述了粒子群优化算法以及实现粒子群和神经网络的混合算法的操作步骤,然后将这种诊断方法应用于电力电子整流电路的故障诊断。仿真诊断结果表明,这种混合诊断方法可用于电力电子三相整流电路的故障诊断。它具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,它具有工程的应用价值。