基于神经网络和非线性原—对偶内点算法的电网无功优化补偿

• 作者: 李云 李正国 涂春鸣 罗安 邓宇
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 电网无功优化补偿 神经网络 非线性原-对偶内点算法
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 260-263
• 页数: 4页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2003.03.014

摘要

在简要分析了传统的电力系统无功优化的方法后,针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存的问题,提出了用神经网络对补偿后电网的质量参数进行预测,并结合求解无功优化的非线性原-对偶内点算法进行全局寻优,实现对电网无功优化补偿的控制方法.结果表明,该控制系统提高了系统的功率因数,减少了系统的损耗,初步解决了电网参数复杂、补偿系统难以建模等问题,并证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗安	中南大学信息科学与工程学院	109	2091	25.0	42.0
2	涂春鸣	中南大学信息科学与工程学院	17	993	11.0	17.0
3	李云	中南大学信息科学与工程学院	26	137	7.0	11.0
4	李正国	中南大学信息科学与工程学院	10	146	9.0	10.0
5	邓宇	中南大学信息科学与工程学院	19	143	6.0	11.0