基于ANN削减负荷的发输电组合系统可靠性评估

被引:12
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作者
谢开贵
周家启
机构
[1] 重庆大学高教部高电压与电工新技术重点实验室 重庆市400044
[2] 重庆大学高教部高电压与电工新技术重点实验室
关键词
发输电组合系统; 可靠性评估; 削减负荷; 人工神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TM714.1 [负荷功率、因数的提高];
学科分类号
080802 ;
摘要
为提高计算效率 ,提出了基于人工神经网络 ( ANN)的发输电组合系统可靠性评估模型。该模型为一个 3层前向神经网络 ,其中输入层为参与可靠性计算的元件的信息 ,输出层为系统中节点负荷的信息。用改进的 BP算法训练该网络 ,经训练后的网络具有负荷削减计算功能。由于该模型不需进行在线的故障状态潮流计算以及负荷削减计算 ,大大提高了计算效率 ,在缓解“计算灾”方面取得了较大进展。该 ANN模型考虑了发电机出力、变压器和线路容量以及负荷等的变化 ,比通常的可靠性计算模型具有更强的实用性。用实例验证了方法的正确性和有效性。
引用
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