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基于改进的神经网络油田配电网谐波预测研究

2017-02-11 07:19:22      点击次数:
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根据公式(2)模型中的假设,训练过程中,输入为总的电流值和基波电流值,根据采样时间的不同每个周期选择8对样本,基波的幅值上限定位1.0,模型的输出为0.02、0.05和0.5幅值的5次谐波,这样输入共24对采样样本。

图2 基于L-M算法的BP神经网络

谐波预测模型建立

基于L-M算法的网络模型训练过程如图2所示,基于24对训练样本的的模型平均误差为0.0085,达到了一定的精度。为验证网络的泛化能力,重新生成40对样本,输出谐波幅值分别是0.4和0.08,仿真结果如图3所示。文中仿真数据采用阶跃跟踪信号,神经网络模型的仿真结果验证了L-M算法具有梯度法的全局特性,提供了牛顿法的速度和保证收敛的梯度下降法之间的折衷,收敛的迭代次数少,能快速完成网络训练。

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