基于神经网络的电力系统潮流算法研究

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随着电力系统未知参数数目呈指数增长,传统的潮流算法变得复杂化,电力系统的数学模型更加难以建立和求解,在高速化实时运算方面已接近极限。文章结合电力系统网络自身的并行性以及节点的相互关联性,在传统计算方法基础上,将人工智能BP神经网络的相关知识运用到潮流计算中,提出一个全新的智能化潮流计算方法,通过一个五节点的电力网络模型,对上述涉及的传统算法以及智能化算法进行仿真研究,分析其优缺点。
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