孟庆然
- 作品数：3 被引量：53H指数：2
- 供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于混合策略微分进化算法的电力系统无功优化
- 本文阐述了一种基于混合策略微分进化算法的无功优化方法。混合策略微分进化算法是一种直接随机搜索方法，由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动，混合策略微分进化算法的主要思想是采用不同的策略产生变异算子，来提高进化速...
- 孙守刚孟庆然邹磊
- 关键词：电力系统微分进化无功优化收敛速度
- 文献传递
- 基于免疫遗传算法优化的神经网络配电网网损计算被引量：34
- 2009年
- 提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络方法计算配电网的理论线损。该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能。为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤。仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能,比现有其它计算配电网理论线损的方法更为准确。
- 李秀卿汪海许传伟许峰赵丽娜孟庆然刘大为
- 关键词：BP神经网络免疫遗传算法模拟退火算法线损
- IGA优化的神经网络计算配电网理论线损被引量：23
- 2009年
- 针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的人工神经网络(artificial neural network,ANN)计算配电网的理论线损。该算法在遗传算法(genetic algorithm,GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度。实例计算结果表明,同混合遗传算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能,比现有其他计算配网线损的方法更为准确。
- 李秀卿赵丽娜孟庆然王兴东孙志政
- 关键词：免疫遗传算法BP模型配电网理论线损
