检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]山东工业大学电力工程学院,济南250061 [2]济南供电局
出 处:《山东工业大学学报》1999年第4期323-327,共5页
基 金:山东省自然科学基金
摘 要:本文提出了一种基于人工神经元网络( A N N)技术的预想事故自动选择方法,利用快速解耦潮流计算的迭代一次法( F D L F1)构造了分别对应于支路有功潮流越限的有功功率性能指标 P Ip 和对应于节点电压模值和发电机无功出力越限的电压——无功性能指标 P Ivq用 B P算法训练多层感知型神经元网络以求得对应于不同运行状态和不同网络拓扑结构的性能指标通过算例分析,并与其它经典方法的比较,本方法在计算精度和速度方面非常令人满意。Presents an approach for fast contingency screening based on ANN techniques. Firstly, two kinds of performance indices PI P and PI vq are formed corresponding to line active power violations, bus voltage magnitude and bus reactive power injection violations, respectively, according to the first iteration results of Fast Decoupled Load Flow calculation. The multi layered ANN is trained by the error back propagation algorithm to get the performance indices within a large range of operating conditions and changes in network topology. Comparing with other classical contingency screening method, the proposed approach can have high calculating accuracy and speed, and ensure high contingency capturing rate at the same time.
分 类 号:TM73[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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