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基于神经网络模型的在线电压稳定裕度评估
被引:4
作者:
陈爱军
刘爱国
机构:
[1] 南昌大学电气与自动化系
来源:
关键词:
回归分析;
灵敏度;
特征选择;
神经网络;
稳定裕度;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号:
摘要:
为了在线快速评估当前电力系统稳定裕度,将回归分析和人工神经网络模型同时应用于电压稳定评估,用回归分析法来求负荷对电压稳定裕度的灵敏度,此种方法克服了传统潮流方法求取灵敏度的缺陷。为了改善神经网络模型的性能,根据预先设置好的灵敏度阀值来进行特征选择,从而减少输入变量的维数;然后设计了一个三层BP神经网络进行训练,求取电压稳定裕度,取得了很好的预测效果,最后在IEEE30节点系统上进行了验证。证明此方法的有效性。
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