【摘 要】
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该论文对神经网络理论及共在油田地面生产电力网无功管理中的应用进行了研究,针对目前油田配电网无功引起的大量损耗,利用回归网络进行了无功补偿优化管理,使网络损髦达到最
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该论文对神经网络理论及共在油田地面生产电力网无功管理中的应用进行了研究,针对目前油田配电网无功引起的大量损耗,利用回归网络进行了无功补偿优化管理,使网络损髦达到最小并给出仿真计算结果.在神经网络理论部分,该文综述了神经网络研究的发展历史和研究现状,描述了神经网络结构,分析了神经网络的优化计算能力,讨论了神经网络在优化求解问题中的应用情况.对于回归网络,研究了HNN(Hopfield Neural Networks)的结构和算法,给出了典型应用算例,并在此基础上引入一扩展HNN模型---耦合阶梯网络,采用一些全局搜索策略,提高了网络收敛到全局析小点的能力.在神经网络应用部分,首先对该文油田的地面生产电力网进行了深入分析和计算,为理论应用准备数据资料,并确立了管理的目标.由于以往油田电力网无功管理不善或没有全局的管理手段,造成了大量能源损耗.针对这一现状,作者引入耦合阶梯网络,采用惩罚函数法,便捷地通过神经网络方法解决了这一复杂的全局优化问题.仿真计算结果表明这一神经网络油田地面生产电力网无功管理方法能够显著降低油田电力损耗,提高网络运行经济性.
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