基于神经网络模型的在线电压稳定裕度评估

• 作者: 刘爱国 陈爱军
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 回归分析 灵敏度 特征选择 神经网络 稳定裕度
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 19-23
• 分类号: TM712
• 字数: 3509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2010.08.005

摘要

为了在线快速评估当前电力系统稳定裕度,将回归分析和人工神经网络模型同时应用于电压稳定评估,用回归分析法来求负荷对电压稳定裕度的灵敏度,此种方法克服了传统潮流方法求取灵敏度的缺陷.为了改善神经网络模型的性能,根据预先设置好的灵敏度阀值来进行特征选择,从而减少输入变量的维数;然后设计了一个三层BP神经网络进行训练,求取电压稳定裕度,取得了很好的预测效果,最后在IEEE30节点系统上进行了验证.证明此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘爱国	南昌大学电气与自动化系	17	170	6.0	13.0
2	陈爱军	南昌大学电气与自动化系	2	13	2.0	2.0