配电网可靠性评估方法的研究

发布时间：2023-04-21 22:15

　　配电网是连接输电系统与用户的桥梁,研究配电网可靠性评估方法对提高供电可靠性具有重大意义与实用价值。为了使配电网可靠性评估结果更贴近真实情况,本文主要以配电网可靠性评估方法为研究对象,提出了几种配电网可靠性评估方法的改进方案,并将这几种方法进行了比较分析。本文的主要成果如下:(1)由于传统方法中的蒙特卡洛法较为灵活,适合模拟随机变化的负荷特性,也是传统方法中公认的比较精确的算法,文中首先利用蒙特卡洛随机抽样的方法,建立了基于时序蒙特卡洛仿真法的配电网可靠性评估模型,计算得到配电网可靠性相关指标。(2)借助神经网络拥有大规模并行处理、自学习的特性,将经遗传算法和粒子群算法优化后的BP神经网络应用到了配电网可靠性评估过程。神经网络建立配电网可靠性评估模型难度较小,把配电网的结构进行适当转换,就可以利用神经网络对其进行计算和评估,该方法能够克服蒙特卡洛法计算量大的问题,使得评估效率有了提高。(3)为了更充分挖掘配电网数据中复杂的特征关系,本文提出了将深度神经网络(深度信念网络)应用于配电网可靠性评估的新方法。考虑到粒子群算法可以很好的优化神经网络的参数,具有全局逼近最优解的效果,文中采用粒子群...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 配电网可靠性评估研究现状
        1.2.1 配电网可靠性评估应用研究现状
        1.2.2 配电网可靠性评估方法研究现状
    1.3 本文研究内容与创新点
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 创新点
第二章 配电网可靠性评估指标
    2.1 配电网元件可靠性指标的选取
    2.2 配电网可靠性评估常用指标
        2.2.1 配电网可靠性评估负荷指标
        2.2.2 配电网可靠性评估系统指标
    2.3 本章小结
第三章 基于蒙特卡洛法的配电网可靠性评估
    3.1 蒙特卡洛模型的建立
        3.1.1 蒙特卡洛仿真原理
        3.1.2 蒙特卡洛抽样方法
        3.1.3 评估流程
    3.2 案例分析
        3.2.1 评估案例
        3.2.2 计算结果
    3.3 本章小结
第四章 基于优化BP神经网络的配电网可靠性评估
    4.1 神经网络模型的建立
        4.1.1 PCA原理
        4.1.2 PCA-GA-BP神经网络原理
        4.1.3 PCA-PSO-BP神经网络原理
    4.2 案例分析
        4.2.1 关键影响因素提取
        4.2.2 计算结果
    4.3 本章小结
第五章 基于优化深度信念网络的配电网可靠性评估
    5.1 深度信念网络模型
    5.2 深度信念网络训练原理
        5.2.1 预训练
        5.2.2 微调
    5.3 DBN应用于配电网可靠性评估的适用性
    5.4 案例分析
        5.4.1 DBN模型的构建
        5.4.2 PSO-DBN模型的构建
        5.4.3 模型的输入和输出
        5.4.4 模型训练参数
        5.4.5 计算结果
    5.5 本章小结
第六章 配电网可靠性不同评估方法的比较
    6.1 实验环境的搭建
    6.2 实验数据
    6.3 模型评价指标
    6.4 参数的设置
    6.5 比较分析
    6.6 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果
致谢



本文编号：3796348