灰色BP神经网络模型在电力系统短路电流峰值预测中的应用

针对灰色预测模型在电力系统短路电流峰值预测中因数据迭代不合理而不能充分利用新的有效信息的问题,提出了一种适合电力系统的灰色BP神经网络动态预测模型.该模型通过引入动态的数据迭代模型,以最小相对误差为目标参数对传统灰色模型进行改进.通过Matlab/Simulink搭建电力系统短路故障模型进行仿真分析,获得不同初相角下电力系统短路时的电流数据;将短路电流、故障初相角、灰色模型预测结果和其相对残差作为BP神经网络的输入对改进的灰色模型进行训练,得到最终的短路电流峰值预测模型.验证实验表明,该模型能够快速、准确地预测短路电流峰值,适用于原始样本点少、非线性特征显著和随机性强的复杂系统.