简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。
简介:全球能源互联网倡导以清洁和绿色方式满足全球电力需求。微电网是全球能源互联网中泛在智能电网的基本单位,对其关键技术的研究具有重要意义。将分布式电源(DistributedGeneration,DG)以微电网的形式接入配电系统,普遍认为是有效利用分布式电源的方式之一。文章设计了恒功率(PQ)控制、下垂(Droop)控制2种分布式电源模型,对2种模型的原理进行了分析。利用电力系统电磁暂态仿真软件PSCAD(PowerSystemsComputerAidedDesign)将不同控制策略下的分布式电源分别接入微网不同节点位置,观察正常运行时微网各节点的电压,并记录、分析、得出逆变型DG接入微网的最优位置策略。本研究为最优接入位置下设置不同故障、分析微电网的暂态特征并进一步研究微电网保护提供了基础。