基于神经网络的油田电力网无功功率管理技术  

The study of reactive power management of oil-field power system by neural networks

作　　者：郭振民[1] 周丽[2] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨150001 [2]哈尔滨理工大学,黑龙江哈尔滨150080

出　　处：《电机与控制学报》2000年第3期183-187,共5页Electric Machines and Control

基　　金：黑龙江省自然科学基金!(G9707)

摘　　要：油田电力网在传输无功功率时产生了巨大的能量损耗。针对这一问题，本文应用一扩展Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络──耦合梯度网络，建立了油田电力网无功功率管理的全局优化的数学模型。仿真结果表明，通过这一网络模型的优化计算，可以获得可观的经济效益。Transfiniting reactive power brings about large waste of energy in power system of oilfield. To solve this problem, an expanded Hopfield neural network-coupled gradient network is used to construct globally optimizing mathematical model of oilfield power system. Simulation results show that fairly financial gain can be got through optimal calculation.

关 键 词：油田 电力网 神经网络 无功功率管理 

分 类 号：TE683[石油与天然气工程—油气加工工程]