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针对智能电网中实时状态监测和告警需求,提出一种电网短路电流超短期智能预测的方法。通过节点超短期负荷预测进行电网态势外推,采用基于广义回归神经网络的短路电流辨识方法对短期内的全网母线短路电流水平进行扫描,实现短路电流的超短期智能辨识。该方法为智能电网中超短期智能预测提供了一种快速仿真建模(FSM)的新思路,为智能调度辅助决策提供有力的技术支持。通过IEEE30节点系统验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对智能电网中实时状态监测和告警需求,提出一种电网短路电流超短期智能预测的方法.通过节点超短期负荷预测进行电网态势外推,采用基于广义回归神经网络的短路电流辨识方法对短期内的全网母线短路电流水平进行扫描,实现短路电流的超短期智能辨识.该方法为智能电网中超短期智能预测提供了一种快速仿真建模(FSM)的新思路,为智能调度辅助决策提供有力的技术支持.通过IEEE30节点系统验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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基于量子行为粒子群优化算法-混沌神经网络的电力系统负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于量子行为粒子群优化算法和混沌神经网络相结合的电力系统负荷预测方法。根据粒子群的量子行为特征,采用全同粒子系更新粒子的位置,改善传统的粒子群算法精度低、易发散、收敛速度慢等缺点。利用粒子群优化算法优化出混沌神经网络的权值和阈值,克服混沌神经网络参数确定难度大、速度慢的缺点。然后利用得到的权值和阈值,通过改进粒子群优化算法-混沌神经网络模型,得到预测日的相应时刻负荷值。最后通过实际应用,证明该方法有较高的预测精度和较好的准确性,具备一定的实际应用价值。 相似文献
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分析了传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优缺点,提出一种自适应变系数粒子群优化算法(adaptive variable coefficients particle swarm optimizer,AVCPSO)。该算法与RBF神经网络结合形成自适应变系数粒子群-径向基(AVCPSO-RBF)神经网络混合优化算法。基于此优化算法,建立了短期电价预测模型,并利用贵州电网历史数据进行短期电价预测。仿真计算结果表明,AVCPSO-RBF混合优化算法在短期电价预测中优于传统RBF神经网络法和PSO-RBF神经网络方法,克服了上述2种方法的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,具有输出稳定性好、预测精度高、收敛速度快等特点,使用该方法得到的各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.652RMB/MW·h。 相似文献
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针对电力变压器故障诊断问题,提出了一种基于混沌(Chaos)优化的粒子群(Particle Swarm Optimization)BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群和BP神经网络相结合,通过混沌粒子群算法寻优,得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。利用了混沌算法的遍历性和对初始值敏感的特点,对粒子群算法进行了参数优化,引入了早熟判断机制,并在早熟状态时进行了混沌扰动,使算法后期不易陷入局部最优。通过实例训练与测试表明,CPSO-BP神经网络算法在变压器故障诊断方面有较好的效果。 相似文献
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为了解决传统BP神经网络对负荷高频分量预测精度不高、泛化能力弱的缺点以及粒子群算法(PSO)在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合小波包变换和自适应交叉粒子群算法(ACPSO)优化神经网络的短期负荷预测新方法。通过小波包变换对负荷样本进行多层序列分解,对单支重构所得的负荷子序列采用自适应交叉粒子群算法优化的神经网络进行预测。最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。通过实际电网负荷预测表明,新模型能充分掌握负荷波动的变化规律,有效提高负荷波动大的地区的预测精度,且预测模型具有较强泛化能力。 相似文献
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在电力系统的发展过程中,电力负荷充当着非常重要的角色,电力负荷预测的精度显得尤为重要。为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了改进的粒子群-BP神经网络混合优化算法。采用自适应惯性权重改进的粒子群算法,使得粒子群算法的收敛速度和收敛精度有所提高,改进后的算法优化神经网络的过程中,对BP神经网络的初始权值和阈值等参数进行改善,并建立基于IPSO-BP算法模型对短期电力负荷进行预测。以某地的历史负荷数据进行训练仿真,结果表明,该模型的收敛速度和预测精度优于传统粒子群-BP神经网络模型。模型改善了粒子群算法和神经网络各自的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。该模型提高了短期电力负荷预测精度,平均相对误差在1%左右,模型可用于电力系统的短期负荷预测。 相似文献
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田野 《电力系统保护与控制》2016,44(17):31-38
通过建立改进的4层神经网络群,以历史负荷电流作为样本进行训练,实现对于未来负荷电流的预测。针对传统BP神经网络易收敛到局部极值的问题,引入了动态调整的动量因子。为增强对于随月份动态变化较剧烈的负荷的预测能力,提出了BP网络群结构。数据模拟结果说明该算法具有高精确性,可有效估算出下一阶段线路电流负荷变化趋势值,并且预测速度满足实际使用要求。该模型可以用于监测重点单位用电负荷变化情况,及早提示供电单位采取相应措施,促进智能电网建设。 相似文献
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《贵州电力技术》2021,(2)
为提高分布式光伏发电功率预测的精度,满足电网调度和规划的高精度要求,本文利用光伏运行、电能量采集、电网调度等业务系统的海量数据,利用大数据分析方法研究大量分布式光伏接入对配电网负荷特性的影响,并提出基于气象相似日和粒子群算法优化BP神经网络的光伏电站功率预测方法。通过分析光伏发电功率随天气类型、温度、光照强度等气象因素变化规律,运用模糊聚类算法计算确定待预测日的气象相似日序列,选取气象相似日历史数据作为BP神经网络预测模型的输入变量,并采用粒子群算法方法优化BP神经网络的初始值,最终输出分布式光伏各时段发电功率的预测值。实验结果表明该方法可有效提高光伏电站功率预测模型的收敛能力和学习能力,具有较高的预测精度。 相似文献
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针对光伏系统的发电特性及影响光伏发电的因素,建立基于混沌自适应粒子群优化算法的反馈型神经网络短期发电量预测模型。该预测模型利用混沌自适应粒子群优化算法的全局优化能力初始化反馈性神经网络权值和阈值,可以克服反馈型神经网络收敛速度慢俄且易陷于局部最优等缺点。同时为提高预测精度,采用隶属度函数对温度进行模糊化处理。预测结果表明,建立的预测模型具有较高的精度。 相似文献
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广东电网超高压短路限流器优化配置方案 总被引:3,自引:1,他引:2
新型短路限流装置在电网正常情况下等效阻抗接近于0,且对电网无不利影响,短路故障时迅速增大等效阻抗限制短路电流,从而确保断路器可靠开断短路电流。文中研究了新型短路限流装置的优化配置问题,使用自阻抗灵敏度加权和作为衡量限流效果的指标,应用支路追加法修正计算参数以减少优化过程的计算量,通过合理的粒子群优化(PSO)建模、设置相应的适应函数引导粒子群实现全局寻优,形成了一种快速的超高压电网配置限流器的全局优化算法。应用该算法对广东电网2015规划年的3种运行方式进行了计算分析,得出相应的超高压电网短路限流器的优化配置方案。 相似文献
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为了更加快速准确识别感应电机转子断条故障,文中提出一种基于定子电流Hilbert模量与混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)优化BP神经网络的感应电机转子断条故障诊断方法。该方法首先通过定子电流Hilbert模量进行故障特征提取,然后采用CPSO-BP神经网络进行故障状态的自动识别。Hilbert模量可以将定子电流中的基波信号转化为直流分量,降低其对特征提取的干扰,从而凸显故障特征。而CPSO-BP神经网络方法相比BP神经网络具有更好的权值系数,可以进一步提高故障识别率。经实例验证,基于Hilbert模量与改进BP神经网络的电机故障诊断方法性能良好。 相似文献
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针对配电网台区中智能电能表误差估计问题,基于粒子群优化BP神经网络提出智能电能表误差估计方法。所提方法从数据搜集和数据预测、预处理建立智能电能表误差估计模型;针对传统BP神经网络隐含层节点数制定的局限性,提出采用粒子群优化算法对隐含层节点数进行优化,并采用优化得到的隐含层节点数构建BP神经网络结构对训练样本数据进行训练,基于训练得到的BP神经网络对测试样本数据进行计算得到智能电能表误差数据。针对某地区典型配电网台区中智能电网运行误差估计问题,采用所建立的方法进行智能电能表运行误差的评估。仿真算例表明,所建立的模型能够有效评估智能电能表运行误差,相比于传统的评估方法,其评估准确性有显著提升。 相似文献
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