基于改进神经网络算法的电力系统经济调度

• 作者: 刘社民 李建功 裴付中 韩学军
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经济调度 传输损耗 神经网络 能量函数
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 80-87
• 页数: 8页
• 分类号: TM731|TP183
• 字数: 4412字
• 语种: 中文

摘要

为解决新能源接入大电网带来的能源损耗问题,进行常规能源发电机组的快速经济调度是一种有效措施.针对存在多种常规能源的电力系统,建立了考虑传输损耗的电力系统经济调度问题模型,基于增广的Lagrange-Hopfield神经网络优化算法,引入乘子神经元传输速率参数,提出了改进的增广Lagrange-Hopfield神经网络算法.从理论上证明了该算法的收敛性,以及收敛的快速性.以某一项目为例,选取不同的传输速率参数,验证了改进的增广Lagrange-Hopfield神经网络算法受传输速率参数的影响,并且工程可行,收敛快速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建功		5	3	1.0	1.0
2	裴付中		4	9	2.0	3.0
3	韩学军		8	8	2.0	2.0
4	刘社民		2	3	1.0	1.0