基于粒子群优化BP网络的电压稳定裕度研究.pdf

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1、《电气开关》(2016．No．5)63文章编号：1004—289X(2016)05—0063—03基于粒子群优化BP网络的电压稳定裕度研究李桃，王壮(1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2．牡丹江供电公司，黑龙江牡丹江157000)摘要：针对传统BP(BackPropagation)神经网络求解电压稳定裕度过程中，BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，本文提出运用粒子群算法优化BP神经网络参数计算电压稳定裕度的方法。该方法首先应用粒子群算法优化BP神经网络的权值与阈值，其次利用PV曲线的上下半部分数据拟合出电压稳定极限点，然后计算出电压稳定裕度值。最后以IE

2、EE39节点系统为例，求取电压稳定裕度值，表明了本文方法的有效性。关键词：粒子群算法；BP网络；电压稳定裕度；PV曲线；电压稳定中图分类号：TM71文献标识码：BResearchonVoltageStabilityMarginBasedonBPNeuralNetworksBasedonParticleSwarmOptimizerL／Tao，WANGZhuang(1．SchoolofElectricalEngineering，NortheastPowerUniversity，Jilin132012，China；2．MudanjiangPowerSupplyCompany，Mudanj

3、iang157000，China)Abstract：AimingattheissueofsolvevoltagestabilitymarginusedofthetraditionalprocessofBPneur~network，theconvergencespeedoftheBPneuralnetworkisslow，easytofallintolocaloptimumproblem．Thispaperproposesameth—odusingparticleSWalqTIoptimizationBPneuralnetworkparameterstocalculatethevol

4、tagestabilitymargin．Firstly，thispaperusesparticleswarmoptimizationBPneur~networkSthresholdvalue，thenusestheupperandlowerpartofPVcurvefittingPVvoltagestabilitylimitpoint，andthencalculatethevoltagestabilitymarginvalue．FinallytakeIEEE39nodesystemforexample，strikevoltagestabilitymarginvalue，indica

5、tingtheeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：PSOalgorithm；BPnetworks；voltagestabilitymargin；P—Vcurves；voltagestability度的方法有非线性规划法、连续潮流法等，其中连续潮1引言流法由于考虑了一定的非线性控制及不等式约束，能跨人21世纪，我国经济社会的快速发展带动了生够计算出完整的PV曲线，而被广泛使用。但目前制产力水平的不断提高，与此同时，各行业用电量不断地约连续潮流的计算效率存在两点：一是解潮流方程每增加，从而使电网结构发生了重大变化。自上世纪80次迭代都需要

6、形成雅可比矩阵，计算大系统时，占用内年代起，电网越来越接近于极限状态运行，电压不稳定存多，计算量大，速度慢；二是步长控制，选取小的步事故越来越频繁，相继发生的电压崩溃事故促使我们长，能精确地计算出电压稳定极限，但计算很耗时，选不断探讨电压稳定的原因、特点、对策等，能找到一个取大的步长，不能精确地计算出电压稳定极限。有足够精度和可靠度的衡量电网目前电压稳定极限的BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多方法具有重大的意义。层非线性映射网络，具有较好地拟合能力，其学习规则电力调度人员根据电压稳定裕度可以确定出目前是最速下降法，它能实现复杂的高度非线性映射。但系统运行点离电压崩溃的距离，

7、知道电压波若区域等，BP神经网络在学习过程中收敛速度慢，存在对初始权但电力系统是一个大型非线性多维系统，对这样的系值敏感，容易陷入局部极小点、鲁棒性不好等缺点，为统求取电压稳定裕度非常困难。当前求取电压稳定裕了弥补这些缺点，本文提出用粒子群优化(particle《电气开关》(2016．No．5)swarmoptimization，PSO)算法优化BP神经网络的权值算法，应用粒子群算法对BP神经网络的初始权值进和阈值，在该算法中，用粒子群算法替代了传统BP算法行优化，即