摘要：提出一种基于量子行为粒子群优化（quantum-behaved particleswarm optimization，QPSO）的改进算法，用于优化人工神经网络（artificial neural network,ANN），实现电能质量（power quality,PQ）扰动识别。采用2个神经子网络，分别用于事件型和变化型PQ扰动识别。PQ扰动信号的特征量通过信号的投影分析、动态测度计算、分形技术获取，作为2个子网络的输入量。。改进的QPSO算法主要增加了学习因子、粒子聚集度和进化速度等参数，改进了QPSO算法的参数迭代更新过程，从而优化了神经子网络的训练结果。6种典型现场采集的PQ扰动数据识别结果表明，与加入动量因子的前馈式神经网络的训练方法相比，该算法具有更好的收敛性和稳定性。http://www.cqvip.com//QK/90021X/200810/26937028.html

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