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1.
在大规模电网中,由简单故障触发的电力系统连锁故障会引起大停电的灾难性后果。为实现复杂大电网的实时安全控制,文中从预防线路连锁跳闸角度提出了一种大电网在线分布式计算的多智能体控制方法,提出了最佳切机切负荷控制策略来预防连锁故障。该方法不再把分布式计算局限于分层分区控制,而是把每个电网节点定义为一个智能体。模型中每个智能体在各自邻域内采用预测控制算法,经智能体间的协作求解最优控制措施。利用预测控制的滚动优化,在每个控制步内对系统控制变量和约束集进行筛选,以线性规划求解。每步优化控制算法中,计算数据由实际电网状态测量值得到。IEEE 118节点系统测试结果验证了该方法的快速性和有效性。  相似文献
2.
针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。  相似文献
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