基于PSO-BP的变电站交直流电源系统可靠性评价研究

变电站的交直流电源系统是电力系统的重要组成部分,它们负责为变电站内的各种设备提供稳定可靠的电力。变电站交直流电源系统是一个复杂的系统,包含多个组件和子系统,如直流电源系统、交流电源系统、蓄电池组、充电机、绝缘监察装置等,这些组件之间的相互作用和依赖关系使得系统的可靠性评价变得复杂,为此提出了一种基于PSO-BP的变电站交直流电源系统可靠性评价方法。分析影响交直流电源系统工作性能的各项因素,建立系统可靠性评价指标体系。明确BP神经网络结构和自学习模式,结合粒子群算法优化网络权值、阈值参数,构建基于PSO-BP的可靠性评价模型,对各项指标数据展开学习,得到可靠性综合评价值,依托于两级递进式划分等级模式确定电源系统可靠性级别,从而得出精准的变电站交直流电源系统可靠性评价结果。实验结果表明:新研究方法得出的可靠性评价结果F1值超过了0.9,实现了对电源系统工作状态的准确评估,实际应用效果好。