基于CMAC神经网络的配网重构模型

金丽成; 邱家驹

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基于CMAC神经网络的配网重构模型

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为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优化网络拓扑之间的对应关系,即网络重构.还将该模型与基于BP网络的配网重构模型进行比较.经算例表明,模型可以快速地给出重构的结果,适合大型配电网使用.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2004年第6期|784-788|共5页
作者
金丽成; 邱家驹;
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作者单位

浙江大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力网;人工神经网络与计算;
关键词
CMAC神经网络; 重构模型; 配电网; 网络重构; 小脑模型关节控制器神经网络; 网损最小; 非线性映射关系;

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