【摘 要】
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电能质量稳态指标的预测和预警对于优化电网运行方式具有重要意义。以某监测点为研究对象,根据该监测点的历史天气信息、有功功率、无功功率和电能质量数据,使用遗传算法改进BP神经网络,构建复合型神经网络预测系统。给出了电能质量分等级预警方式,通过模糊聚类合理灵活地设置阈值并给出电能质量预警信息,以适应不同场合的预警。算例验证证明了该方法的有效性与实用性。
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司,南京理工大学自动化学院
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电能质量稳态指标的预测和预警对于优化电网运行方式具有重要意义。以某监测点为研究对象,根据该监测点的历史天气信息、有功功率、无功功率和电能质量数据,使用遗传算法改进BP神经网络,构建复合型神经网络预测系统。给出了电能质量分等级预警方式,通过模糊聚类合理灵活地设置阈值并给出电能质量预警信息,以适应不同场合的预警。算例验证证明了该方法的有效性与实用性。
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