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《人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用_盛戈皞》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第26卷第6期电网技术Vol.26No.62002年6月PowerSystemTechnologyJun.2002文章编号：1000-3673(2002)06-0022-06人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用盛戈皞，涂光瑜，罗毅（华中科技大学电力工程系，湖北省武汉市430074）APPLICATIONOFARTIFICIALINTELLIGENCETECHNIQUESINREACTIVEPOWER/VOLTAGECONTROLOFPOWERSYSTEMSHENGGe-hao,TUGuang-yu,LUOYi（HuazhongUniversityofScienceandTech
2、nology,Wuhan430074,HubeiProvince,China）ABSTRACT:Asoneoftheimportantconstituentsofpower1引言systemautomation,reactivepower/voltagecontrolpossesses电压与无功功率关系密切，要维持整个系统的电inherentcharacteristicsofcomplexity,nonlinearity,inaccuracyand压水平，就必须有足够的无功电源来满足系统负荷对highrequirementforcontrolspeed,partsofwhichare
3、hardtobe无功功率的需求和补偿无功功率的损耗，而电力系统describedbythetraditionalmathematicalmodelsortoberealized的电压控制也主要是通过控制无功功率的产生、流动byroutinecontrolmethods.Theartificialintelligence(AI)techniqueshaveintelligencefeaturewhichtraditionalmethoddoes和消耗来实现的。notbear,sospecialattentionsarepaidtotheapplicationofAI近年来，由于基于人工
4、智能技术的各种智能控制techniquesinreactivevoltagecontrolandalotofresultsinthisfield手段具有一些常规控制所不具备的智能特性，如可以areobtained.Inthispaperthemainresultsandmethodsofapplying引入专家的经验知识、能够处理不确定性问题、具有theAItechniques,suchasExpertSystem(ES),ArtificialNeural自学习和获取知识的功能、适于处理非线性问题等，Network(ANN),FuzzyTheory(FT),GeneticAlgori
5、thm(GA)and在电力系统中得到了广泛的关注，获得了大量的研究Multi-AgentSystem(MAS),etc.,toreactivevoltagecontrolin[1]成果，成为电力系统中一个重要的研究领域。电力powersystemsaresummarized,therespectiveapplicationfeatures系统电压无功控制作为电力系统自动化的一个重要ofthesetechniquesareanalyzedandcomparedandsomeproblems组成部分，具有电力系统控制所固有的复杂性、非线tobesolvedarepointedout.性、
6、不精确性以及控制要求实时性强等特性，使得其KEYWORDS:artificialintelligence(AI);reactivepower/中有些方面难以用传统的数学模型和控制方法来描voltagecontrol;powersystem述和实现，于是，研究人员也开始借助人工智能方法摘要：作为电力系统自动化的一个重要组成部分，电力系统无解决这些难题，并推动智能控制技术在电力系统电压功电压控制具有电力系统控制所固有的复杂性、非线性、不精无功控制领域广泛应用。本文介绍了几种主要的人工确性及实时性强等特性，其中有些方面难以用传统的数学模型智能技术，如专家系统(ExpertSystem，ES
7、)、人工神和常规的控制方法来描述和实现。人工智能技术由于具有传统经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)、模糊理论方法所不具备的智能特性，因而在无功电压控制中得到了广泛(FuzzyTheory，FT)、遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)的关注，并取得了大量的研究成果。本文综述了近年来专家系以及多Agent系统(Multi-AgentSystem,MAS)等的基统(ES)、人工神经网络(ANN)、模糊理论(FT)、遗传
