【摘 要】
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电力系统电压崩溃是导致电力系统丧失稳定性的一个重要原因。因其影响面大而造成的经济损失巨大。 电压裕度指标是对电力系统接近电压崩溃程度的一种量度,是电压稳定研究
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电力系统电压崩溃是导致电力系统丧失稳定性的一个重要原因。因其影响面大而造成的经济损失巨大。 电压裕度指标是对电力系统接近电压崩溃程度的一种量度,是电压稳定研究的一个重要指标,本文通过分析现有的有关裕度指标计算方法的不足,使用了一种新的电压稳定裕度计算方法。 首先本文采用L-M算法构成改进BP算法对电压崩溃点进行预测。因为传统BP算法容易陷入局部最小值,学习过程收敛速度比较慢,又因为利用P-V曲线获得系统的稳定裕度的方法又对曲线拟合能力有非常高的要求。并使用该算法对IEEE9节点系统的电压稳定裕度进行计算从而求解出系统电压稳定极限点。 其次采用了径向基神经网络对电压稳定裕度进行研究,径向基函数的优点在于收敛速度快,收敛精度高,除此之外径向基函数能够以任意的精度逼近任意的连续函数。而且相比较于BP神经网络来说结构比较简单,训练也相对简捷。本文根据电力系统的主要特点,研究并分析训练样本的形成,建立一个多输出多输入的网络,并在IEEE9节点系统上进行仿真实验,通过这个模型就可以很快的计算出系统负荷节点的电压稳定极限,然后画出各个负荷节点的P-V曲线,从而求出系统的电压稳定裕度。 最后,本文利用所采用的上述思想方法,在IEEE30节点系统上再次进行验证并做出分析。在进行电压稳定裕度计算时,径向基神经网络相较于BP神经网络能更加准确、快速的求出系统的电压稳定裕度。
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