基于Hopfield神经网络的油田配电网无功优化

被引：31

作者：

高炜欣 ^{[1
]}

罗先觉 ^{[2
]}

汤楠 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安石油大学电子工程学院

[2] 西安交通大学电气工程学院

来源：

电网技术 | 2007年 / 07期

关键词：

配电网; 无功优化; 神经网络; 补偿容量; 关联矩阵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

提出了一种以补偿装置投资、运行费用和网损之和最小为目标的配电网无功优化数学模型。根据油田配电网呈辐射状的特点,提出了该配电网的关联矩阵,并基于Hopfield神经网络进行求解,得到了无功补偿的总容量和各负荷点的补偿方案。对某油田配电网进行无功优化,结果证明了该模型的正确性和优越性。

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页码：42 / 45

页数：4

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