基于神经网络和非线性原—对偶内点算法的电网无功优化补偿

被引：7

作者：

李云

罗安

涂春鸣

邓宇

李正国

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

[2] 中南大学信息科学与工程学院长沙

[3] 长沙

来源：

信息与控制 | 2003年 / 03期

关键词：

电网无功优化补偿; 神经网络; 非线性原-对偶内点算法;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2003.03.013

中图分类号：

TM761 [自动调整]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在简要分析了传统的电力系统无功优化的方法后 ,针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存的问题 ,提出了用神经网络对补偿后电网的质量参数进行预测 ,并结合求解无功优化的非线性原 -对偶内点算法进行全局寻优 ,实现对电网无功优化补偿的控制方法 .结果表明 ,该控制系统提高了系统的功率因数 ,减少了系统的损耗 ,初步解决了电网参数复杂、补偿系统难以建模等问题 ,并证明了该算法的有效性

引用

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