毕设使用的基于人工神经网络matlab开发代码

资 源 简 介

毕设使用的基于人工神经网络matlab开发代码

详 情 说 明

基于人工神经网络的电力系统仿真与潮流计算研究

在电力系统研究中，潮流计算是分析电网稳态运行的重要手段。本文介绍一种基于MATLAB开发的多机电力系统仿真方法，重点结合人工神经网络(ANN)算法进行优化求解。

核心算法实现 系统采用模块化开发模式，包含主脚本和多个功能函数文件。数值分析部分实现了随机梯度算法和相对梯度算法，这两种优化算法能有效处理电力系统非线性方程组。针对传统牛顿-拉夫逊法在病态系统中的局限性，引入ANN作为求解器，通过训练网络参数提升收敛性能。

信号特征分析维度 时域分析：捕捉电压/电流波形动态特性 频域变换：识别系统谐波分布情况 倒谱分析：检测周期性干扰成分 循环谱分析：适用于非平稳信号特征提取

创新性指标-LZ复杂度 该指标用于量化电力系统动态行为的复杂度： 反映时间序列信息熵密度 评估系统运行状态稳定性 与常规电气参数形成互补分析

实现要点提示 注意神经网络输入层的特征选择 潮流计算的雅可比矩阵需特殊处理 建议采用模块化调试策略 可结合GPU加速提升训练效率

该框架将传统电力系统分析与现代智能算法结合，为复杂电网分析提供新的研究思路。后续可进一步探索深度强化学习在动态潮流中的应用。