辐射状配电网的潮流计算

针对传统辐射状配电网线损理论计算的不足,提出了一种新的算法———前推法.考虑了无功功率和线路电压损失对线损的影响,并且利用了简便的配网节点、分支线编号原理,使得程序的实现更加高效、准确.此算法被成功地应用在配电网测试系统中,具有简单实用的特点.

基于MapX的油田配电网理论线损计算系统

针对油田配电网的特点,开发了基于MapX的油田配电网理论线损计算系统。提出前推回代法的简化条件,给出了改进算法的计算机实现步骤。实用效果表明,简化后算法具有更高的精度及更快的运算速度。同时,利用地理信息系统技术很好地将MapX与线损计算系统结合,构造了关联数据库,提出了网络拓扑的自动生成算法,实现了计算的可视化、智能化。

采用改进牛顿法计算配电网理论线损

介绍了传统配电网理论线损计算方法,指出电量法和均方根法存在因未充分考虑负荷曲线变化而容易导致理论线损偏小、管理线损偏大的问题;提出采用改进牛顿法计算配电网理论线损的方案,根据某配电网各变电站24h的电量记录进行电量潮流计算,得出该配电网总线损;分别采用电量法、均方根法、改进牛顿法计算某10kV配电网线路的理论线损,结果表明,与传统配电网理论线损计算方法相比,采用改进牛顿法得出的结果更接近统计线损值。

配电网理论线损的计算方法分析与仿真

由于各设备存在着阻抗,电能经过变换、输送、分配环节时将会产生电能损耗。有效地降损是提高供电企业经济效益的重要途径。针对于配电网结构、计量设备和计算平台等方面的因素,本文选择等值电阻法和前推回代潮流法两种理论线损计算方法对电网实例进行粗略的计算,通过比较结果提出一种较为易于编程且计算精度较高的前推回代潮流计算法,采用VC++对前推回代潮流计算方法进行编程且仿真计算,得到各支路的线损的具体的情况,最后通过对电网理论线损的计算结果分析和对影响配电网线损因素的分析,层层递进,找到解决相应问题的方法,为改善配电网线损提供了理论基础和技术措施。

基于神经网络模型的智能电网线损估计方法

为了准确、有效、实时估计智能电网中配电网线损,提出了一种基于神经网络模型的智能电网线损估计方法.在BP神经网络算法的基础上采用LM算法对神经网络权重和阈值进行连续优化从而实现网络自适应调节,进而搭建神经网络模型.将模型应用于IEEE33节点系统进行实验,实时估计每条线路的功率损耗并将估计线损值与实际测得的线损值进行比较并提出相应的评估指标对方法有效性进行评估.结果表明,与传统的潮流法相比,所提出的方法具有更优的运算速度和准确度.