考慮小樣本統(tǒng)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配電系統(tǒng)可靠性預(yù)測方法
關(guān)鍵詞：配電系統(tǒng)可靠性 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 靈敏度分析 神經(jīng)元鏈路 用戶年均停電時間
摘要：傳統(tǒng)服務(wù)于系統(tǒng)規(guī)劃的可靠性分析方法,由于多基于邏輯推理或統(tǒng)計分析,需要以足量‘故障停電’事件勻質(zhì)樣本為建模保障,在面對配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)動態(tài)變化以及稀少數(shù)據(jù)環(huán)境時,難以對指標(biāo)進(jìn)行精確估計。在此背景下,提出一種考慮小樣本統(tǒng)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配電系統(tǒng)可靠性指標(biāo)預(yù)測方法。為保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的充足性,并保留小樣本自身的統(tǒng)計規(guī)律,該文提出并比較Bootstrap和核密度拉丁超立方采樣2種小樣本增廣技術(shù),基于擴(kuò)充后的樣本對具有相同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練,利用所得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對可靠性指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測的精度作為選擇合適擴(kuò)充技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的依據(jù)。通過預(yù)測用戶年均停電時間的算例分析表明,利用Bootstrap小樣本擴(kuò)充技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法在小樣本統(tǒng)計條件下具有更高的預(yù)測精度。
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