【摘 要】
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为提高计算效率,提出了基于人工神经网络(ANN)的发输电组合系统可靠性评估模型.该模型为一个3层前向神经网络,其中输入层为参与可靠性计算的元件的信息,输出层为系统中节点负
【机 构】
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重庆大学高教部高电压与电工新技术重点实验室
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为提高计算效率,提出了基于人工神经网络(ANN)的发输电组合系统可靠性评估模型.该模型为一个3层前向神经网络,其中输入层为参与可靠性计算的元件的信息,输出层为系统中节点负荷的信息.用改进的BP算法训练该网络,经训练后的网络具有负荷削减计算功能.由于该模型不需进行在线的故障状态潮流计算以及负荷削减计算,大大提高了计算效率,在缓解"计算灾"方面取得了较大进展.该ANN模型考虑了发电机出力、变压器和线路容量以及负荷等的变化,比通常的可靠性计算模型具有更强的实用性.用实例验证了方法的正确性和有效性.
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