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基于神经网络模型的智能电网线损估计方法
被引量:
7
1
作者
李果
袁小凯
黄世平
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第2期133-138,共6页
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I...
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.
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关键词
神经网络模型
BP神经网络算法
LM算法
线路损耗
实时估计
智能电网
IEEE33节点系统
配电网
潮流法
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职称材料
题名
基于神经网络模型的智能电网线损估计方法
被引量:
7
1
作者
李果
袁小凯
黄世平
机构
中国南方电网有限公司科学研究院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第2期133-138,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61101249)
中国南方电网数字化转型项目(SEPRI-H182022).
文摘
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.
关键词
神经网络模型
BP神经网络算法
LM算法
线路损耗
实时估计
智能电网
IEEE33节点系统
配电网
潮流法
Keywords
neural network model
BP neural network algorithm
LM algorithm
line loss
real-time estimation
smart grid
IEEE33 node system
distribution network
power flow method
分类号
TM727 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络模型的智能电网线损估计方法
李果
袁小凯
黄世平
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022
7
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