【摘 要】
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摘 要：针对电能质量评估指标与等级之间复杂的非线性关系，提出一种基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks， PCNN）的电能质量评估新方法。根据含微网接入的配电网电能质量影响因素建立电能质量评价指标体系，通过对PCNN建模，分析运行机理，建立由反馈输入和连接输入经过调制部分的作用产生PCNN神经元的内部活动项，利用阈值来控制模型的输入电能质量等级，神经元点火
【机 构】
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江苏省电力公司常州供电公司,江苏理工学院电气信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51477070),江苏省产学研前瞻性基金项目(BY 2015028-01)
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针对电能质量评估指标与等级之间复杂的非线性关系,提出一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)的电能质量评估新方法。根据含微网接入的配电网电能质量影响因素建立电能质量评价指标体系,通过对PCNN建模,分析运行机理,建立由反馈输入和连接输入经过调制部分的作用产生PCNN神经元的内部活动项,利用阈值来控制模型的输入电能质量等级,神经元点火(激活)输出评价等级值。分别运用模糊神经网络模型评估法、以及PCNN模型法对算例实测数据进行评估比较,结果表明PCNN评
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