人工智能在电力系统恢复中的应用综述

发布时间：2021-10-30 18:46

　　归纳总结专家系统、模糊数学、进化计算以及机器学习等人工智能方法应用于电力系统恢复的研究成果,指出现有研究仍以离线恢复方法为主,处于在线决策研究起步阶段,并展望人工智能技术在系统恢复中的应用潜力。 

【文章来源】：山东大学学报(工学版). 2019,49(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 专家系统
2 模糊数学
    2.1 模糊多属性决策
    2.2 模糊机会约束
3 进化计算
    3.1 黑启动优化
    3.2 网架重构优化
    3.3 负荷恢复优化
4 机器学习
    4.1 过电压估算
    4.2 恢复决策
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]5G通信与泛在电力物联网的融合:应用分析与研究展望[J]. 王毅,陈启鑫,张宁,冯成,滕飞,孙铭阳,康重庆.  电网技术. 2019(05)
[2]基于可信性理论的含直流落点系统风电与负荷协调恢复优化[J]. 蔺呈倩,王洪涛,赵瑾,杨冬,陈彬.  电网技术. 2019(02)
[3]巴西“3·21”大停电事故分析及对中国电网的启示[J]. 易俊,卜广全,郭强,习工伟,张剑云,屠竞哲.  电力系统自动化. 2019(02)
[4]人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述[J]. 杨挺,赵黎媛,王成山.  电力系统自动化. 2019(01)
[5]机器学习在能源与电力系统领域的应用和展望[J]. 程乐峰,余涛,张孝顺,殷林飞.  电力系统自动化. 2019(01)
[6]Hadoop架构下基于分布式粒子群算法的骨架网络重构方法[J]. 谢彦祥,刘天琪,苏学能.  电网技术. 2018(03)
[7]一种机组恢复决策的多时段协调优化方法[J]. 顾雪平,刘文轩,王佳裕,贾京华.  电工技术学报. 2016(21)
[8]计及负荷模糊不确定性的网架重构后期负荷恢复优化[J]. 陈彬,王洪涛,曹曦.  电力系统自动化. 2016(20)
[9]Power system restoration: a literature review from 2006 to 2016[J]. Yutian LIU,Rui FAN,Vladimir TERZIJA.  Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. 2016(03)
[10]考虑系统安全因素的负荷恢复方案优化[J]. 刘文轩,顾雪平,王佳裕,赵宝斌.  电力系统自动化. 2016(12)



本文编号：3467236