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配电网的可靠性评估是对配电网供电性能进行评价的重要方式之一,非时序方法和时序方法是对配电网进行可靠性评估的两类主要方法。脉冲神经膜系统是生物计算的一种分支类型,其模拟神经元兴奋和静息两种生物状态转换的特征和基于生物原理的可变性使其在配电网的可靠性评估方面具备一定的应用潜力。本文提出两种适用配电网可靠性评估的脉冲神经膜系统模型,探讨脉冲神经膜系统在配电网可靠性评估方面的应用价值。在基于非时序方法的原理基础上,本文在模糊脉冲神经膜系统(Fuzzy Spiking Neural P Systems,FSNPS)的基本框架上引入自突触,对神经元、突触、脉冲、点火规则和点火条件等要素进行重新定义,并加入了遗忘规则。提出了带自突触的模糊脉冲神经膜系统(Fuzzy Spiking Neural P System with Self-Synapse,FSNPSS),并比较了其与原始FSNPS的差别。然后,利用FSNPSS能够累加脉冲值的特点,结合配电网系统运行状态概率叠加的原理,建立基于FSNPSS的配电网可靠性评估模型并提出其推理算法。最后,分别研究了带分布式电源和不带分布式电源的配电网可靠性评估方法,并与传统方法进行了比较,验证本文方法的准确性。实验结果表明本文提出的基于FSNPSS的配电网可靠性评估方法在对配电网进行非时序评估具有可行性。在基于时序方法的原理基础上,本文将FSNPS与带星形胶质细胞的脉冲神经膜系统(Spiking Neural P System with Astrocytes,SNPAS)结合,并考虑星形胶质细胞释放的ATP对突触传递的抑制作用。提出了一种带星形胶质细胞的模糊脉冲神经膜系统(Fuzzy Spiking Neural System with Astrocytes,FSNPAS),并将其与SNPAS和FS NPS进行了比较。然后,考虑了负荷的削减策略,结合时序模拟的基本原理构建了相应的基于FSNPAS的配电网可靠性评估时序推理模型。最后,用含分布式电源及储能的配电网对模型及其算法进行分析和验证,比较了其他方法的结果。实验结果表明本文提出的基于FSNPAS的配电网可靠性评估方法在对配电网进行时序模拟方面具有可用性,并具有较强的可拓展性。