基于GA-BP神经网络的电网暂稳极限切除时间预测

本文介绍了一种利用PSASP软件结合GA-BP神经网络的极限切除时间预测方法.通过PSASP软件搭建三机九节点系统,模拟系统发生三相短路故障,得到实验数据,将实验数据分为训练集和测试集,构建基于GA-BP的极限切除时间预测模型.结果表明,基于GA-BP模型的极限切除时间预测值与实际值基本一致,且GA-BP模型的预测精度高于BP模型.     

改进型粒子群算法的电力系统无功优化研究

针对粒子群算法(PSO)应用电力系统无功优化时本身特性易导致计算结果不精确的问题，首先将系统有功网损最小值作为目标函数模型；其次调整该算法的惯性权重(ω)和学习因子(c)；再引入免疫算法，结合两种算法的优势进行融合，发现该方法可在一定程度弥补粒子群算法原本的缺陷，在全局范围内搜索确定最优解；最后对改进算法应用MATLAB进行检验，结果验证了理论分析的正确性。研究结果表明该方法可有效降低系统网损，提高电能质量。     

静止无功发生器的控制策略及仿真分析

随着国家和社会经济的快速发展,配电网负荷变得更具多样性,传统的补偿设备已不能满足用户对电能质量日益增长的需要。针对配电网中存在的无功补偿和谐波抑制问题,本文应用先进的静止无功发生器,采用电流直接控制策略,设计一种基于i_d-i_q法的无功参考电流的检测方法。搭建了MATLAB仿真模型,仿真结果表明,该装置对谐波有良好的抑制效果,提高了系统的功率因数,维持了系统的稳定性。