基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的研究.pdf

1、電力系統(tǒng)電壓崩潰是導(dǎo)致電力系統(tǒng)喪失穩(wěn)定性的一個重要原因。因其影響面大而造成的經(jīng)濟損失巨大。
　　電壓裕度指標是對電力系統(tǒng)接近電壓崩潰程度的一種量度,是電壓穩(wěn)定研究的一個重要指標,本文通過分析現(xiàn)有的有關(guān)裕度指標計算方法的不足,使用了一種新的電壓穩(wěn)定裕度計算方法。
　　首先本文采用L-M算法構(gòu)成改進BP算法對電壓崩潰點進行預(yù)測。因為傳統(tǒng)BP算法容易陷入局部最小值,學(xué)習(xí)過程收斂速度比較慢,又因為利用P-V曲線獲得系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度的方

2、法又對曲線擬合能力有非常高的要求。并使用該算法對IEEE9節(jié)點系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定裕度進行計算從而求解出系統(tǒng)電壓穩(wěn)定極限點。
　　其次采用了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電壓穩(wěn)定裕度進行研究,徑向基函數(shù)的優(yōu)點在于收斂速度快,收斂精度高,除此之外徑向基函數(shù)能夠以任意的精度逼近任意的連續(xù)函數(shù)。而且相比較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說結(jié)構(gòu)比較簡單,訓(xùn)練也相對簡捷。本文根據(jù)電力系統(tǒng)的主要特點,研究并分析訓(xùn)練樣本的形成,建立一個多輸出多輸入的網(wǎng)絡(luò),并在IEEE9節(jié)點系統(tǒng)上