人工神经网络在电力系统无功电压优化中的应用.pdf

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1、沈阳农业大学学报，2008－12，39(6)：713-717JournalofShenyangAgriculturalUniversity，2008－12，39(6)：713-717人工神经网络在电力系统无功电压优化中的应用121吴秀华，吕霞，罗海燕(1.沈阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳110161；2.大连水产学院职业技术学院，辽宁瓦房店116300)摘要：电力系统无功电压的优化是提高电能质量，保证电压稳定的有效而重要的手段，国内外对无功优化的研究历时已久，但系统中实时的无功优化控制仍是一大难题。人工神经网络集若干新兴学科于一体，具有强大的信息分布式存储和并行处理功能，

2、适于解决大型复杂的非线性多变量系统的相关问题。利用人工神经网络中的BP网络，对目前愈趋复杂的电力系统的无功电压优化问题提出解决方案，避免了求解多变量非线性混合约束方程组的难题，使得问题的解决方案更简易可行。通过对IEEE-30节点系统和辽宁省某局的实际数据分析测试表明，BP神经网络应用于无功电压优化是可行的。同时，探讨了BP神经网络中的结构参数和算法参数的改进对网络泛化性能的影响，从而提出了一些提高神经网络泛化性能，减小泛化误差的有效措施，使神经网络的输出精度得到进一步提高。关键词：人工神经网络；BP神经网络；电力系统；无功电压优化中图分类号：TP183;TM711文献标识码

3、：A文章编号：1000-1700（2008）06-0713-05ApplicationofArtificialNeuralNetworksonOptimizationofReactivePowerandVoltageControlinPowersystem121WUXiu-hua,L譈Xia,LUOHai-yan(1.CollegeofInformationandElectricalEngineering,ShenyangAgriculturalUniversity,Shenyang110161,China；2.CollegeofVocationalandTechnical,

4、DalianFisheriesUniversity,WafangdianLiaoning116300,China)Abstract：Optimizingreactivepowerandvoltagecontrolinpowersystemisanimportantandefficientmethodtoimprovethevoltagequalityandensurethevoltagestability.Thestudyoncontrollingandoptimizingthereactivepowerrealtimehasbeenlastingforlongtime.Th

5、eartificialneuralnetworks(ANN)isanewsubjectcombiningwithseveralothersubjects.Ithasstrongcapabilitiesininformationdistributingstorageandparalleloperation.Itcanbeusedforsolvinglarge,complicatedandnon-linearsystemwithmultiplevariables.Thispaperputforwardasolutionfortheoptimizationofreactivepow

6、erandvoltagecontrolinpowersystemusingBPneuralnetwork.Thissolutionmadetheproblemmucheasierandmorefeasible.Italsoavoidedthediffi-cultiesinsolvingthemultivariable,non-linearandmixedconstraintequations.BPNeuralNetworkcouldbewellusedintheop-timizationofreactivepowerandvoltagecontrolbytheanalyzin

7、gofthecaseofIEEE-30system.ThepaperalsodiscussedtheeffectoftheparametersofNNstructureanditsalgorithmsonneuralnetworkgeneralizationability.Somemethodsofimprovingthegeneralizationability,decliningthegeneralizationerrorandraisingtheoutputprecisionweresuggest