电力系统电压安评估指标的小波神经网络方法.pdfVIP

、77S576 电力系统电压安全评估指标的小波神经网络方法 电力系统及其自动化专业 研究生唐娟 指导教师刘天琪教授 电力系统是一个具有高度非线性的复杂系统，随着电力系统规模的不断扩 大，对电力系统的可靠性要求也越来越高。在现代大型电力系统中，电压崩溃 问题已经成为威胁电力系统安全运行的重要问题之一，对电压安全问题进行深 入研究，仍然是电力系统工作者面临的一项重要任务。 本文首先对当前电力系统电压稳定性研究的现状以及现有的电压安全评 估的理论成果和方法进行了认真和仔细地分析，简单地介绍了现有的电压稳定 安全指标，并比较了其优缺点，然后采用电压崩溃临近指标作为电压安全评估 指标。 电力系统安全评估主要涉及到预测、模式识别、分类和快速求解，这决定 了它很适合于用神经网络技术求解。为此，本文首先建立了电压安全评估的人 工神经网络(ANN)模型。从预测结果看，ANN经过训练后可以实时地根据 系统状态估算系统的电压崩溃临近指标。但是，BP算法存在学习速度较慢、拟 合精度有待进一步提高等问题。因此，将小波分析方法引入电压安全评估，提 出了小波神经网络方法。这种电压崩溃临近指标的小波神经元网络模型以非线 性小波基为神经元函数，通过优化伸缩因子和平移因子确定对应各神经元的小 波基函数，从而合成小波神经元网络，达到全局最优的拟和效果’经过训练的小 波神经元网络便能在线计算电压崩溃临近指标。仿真结果表明，该方法能有效 地对电力系统电压崩溃做出早期预测，是一种对系统电压安全进行快速、实时 评估的有效工具。将小波神经元网络模型与人工神经元网络模型进行了比较， 结果证明，利用小波神经元网络模型进行电压崩溃临近指标预测比利用人工神 ．T一 经元网络模型具有更高的拟合精度，计算速度更快。 最后，本文讨论了预防电压崩溃提高电压稳定性的措施，以及从电力系统 规划、调度运行、新技术应用等方面综述了提高电力系统电压稳定性的实施条 件。 关键词：电力系统；电压安全评估；稳定控制；小波变换；神经元网络 WAVELETNEURAL NETWORKMETHOD0F VO乙1AGESECURITY ASSESSⅣ【ENT INDICATORINP0Ⅵ僵R SYSTEM ElectricalPower and itsAutomation System Juan Advisor：Liu Graduate：Tang Tianqi are Power characterizedthe sizeand of system by growing complexing enornlousnumberof and linesthatincludein generatingunits，loads transmissing the ofelectric to system．Withexpanding powersystemscale，demandsreliability are has one and