【摘 要】
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配电网的线路参数会受温度、周围环境、集肤效应等因素的影响而发生变化,导致在进行配电网常规分析应用时降低计算结果的精度。本文提出一种基于径向基函数神经网络的三相不
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,国网福建晋江市供电有限公司
【基金项目】
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晋江市科技计划项目(2017C006).
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配电网的线路参数会受温度、周围环境、集肤效应等因素的影响而发生变化,导致在进行配电网常规分析应用时降低计算结果的精度。本文提出一种基于径向基函数神经网络的三相不平衡配电网线路参数估计方法,通过对配电网三相不平衡线路等效模型的数学推导建立参数估计模型,利用径向基函数神经网络去拟合线路两端支路功率、节点电压和线路参数之间的非线性关系。对于训练完成的径向基函数神经网络,只需要知道线路两端测量值便可以获得准确的线路参数,可以有效地解决线路参数,估计数学模型中的病态矩阵问题。
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