电网可靠性评估的PSO-SVR评估模型

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1、第28卷第7期计算机仿真2011年7月文章编号：1006—9348(2011)0r7一0196一04电网可靠性评估的PSO—SVR评估模型龚兰芳1，张昱2(1．广东水利电力职业技术学院，广东广州510635；2．广东省科学院自动化工程研制中心，广东广州5100r70)摘要：城市电网结构复杂，数据量大是电网可靠性评估的难点，导致了传统的电网可靠性评估方法难以有效评估。为提高评估的精度和效率，提出一种基于粒子群支持向量回归法的电网可靠性评估的新方法解决电网可靠性评估的问题，采用供电可靠率作为评估指标，粒

2、子群支持向量回归法能克服传统的人工神经网络可靠性评估方法易陷入局部极值。采用电网可靠性评估特征参数与评估指标，确定评估模型结构，再用粒子群优化算法优化支持向量回归模型参数。仿真结果表明，粒子群支持向量回归法可靠性评估精度高于人工神经网络。证明粒子群支持向量回归的电网可靠性评估方法具有更好的应用价值。关键词：支持向量回归法；电网可靠性；评估算法；粒子群优化中图分类号：TM【732文献标识码：APSO—SVREvaluationModelforPowerSystemsReHabilityEvaluati

3、onGONGLan—fan91，ZHANGYu2(1．Gu锄gdongTechIlicalCouegeofWaterResource锄dElectricEn舀neering，Gu舳铲h伽Gll肌gdoIlg510635，Chi眦；2．Aut咖atj∞Engine刮ngR＆MC即ter，Gu彻gdollgAcad绷yofSci即c朗，Gu肋gzhouGuangdol】g510070，chim)ABSTRACT：1kc帅plicatedsmlcture锄dbigdata8izeofc时powersyst

4、e脚arethepmble脚ofpow盱sy8te咖睁liabilityevaluatioIl，whichlead8totIlep∞revaluati蚰r∞Illtsoftmditionalpower8y8temsmliabilityeValuationmetll一0d．卟鹏，panicksw蚰n8upportvector他gre8si∞如rit量IIIl(PS0一SVR)isp陀sen训toevaluatethepower8yste眦mliabilityintIlep印ertosolvetllep

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8、tor聊妒ssi∞(SVR)；P0wersyste啪reliabilit)r；EValu砒i叫algorithm；Panicleswa珊op_tirIli龉ti伽(Ps0)1引言安全、可靠地将电力供给各种用户是对电力系统的根本要求。电网供电可靠性评估对于科学制定电网供电优化方案提供了重要依据。由于城市电网结构复杂，数据量很大，再加上目前无法确定目标年的具体网络结构⋯，因此无法采用传统方法对整个城市电网的供电可靠性进行有效评估。传统的可靠性评估方法主要有人工神经网络忙J