基于改进BP神经网络的在线短路电流预测

发布时间：2017-03-20 11:00

  本文关键词：基于改进BP神经网络的在线短路电流预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：二十世纪以来,随着大容量发电机组和变电设备的大量投入使用、电力负荷的不断增大、以及风电核电等新能源的接入,我国电网进入迅速发展新时期。负荷中心大电厂的出现以及大电力系统之间的互联,使得整个电网呈现出大规模、复杂异构的特性,与此同时各种问题也随之出现,其中一个格外突出的问题就是系统的短路电流水平随电网的发展出现大小和分布的不规则变化。因此根据系统电力负荷的增大以及自然条件的变化,实时、快速地对短路电流进行计算和预测显得日益迫切,这已成为电力部门进行电网规划与建设以及采用措施限制短路电流等方面的重要研究课题之一。本文主要围绕基于改进BP神经网络的在线短路电流预测展开研究。根据以往电力系统短路电流的计算及预测方法,对BP神经网络基本理论方法进行深入细致地研究。为了克服神经网络收敛速度慢且由于网络初始值选取不当而陷入局部极小点的缺点,首先利用自适应混沌粒子群算法优化BP神经网络各层之间的初始权值和阈值,然后对BP网络进行训练,从而得到改进的BP神经网络。通过对短路电流各种特性的分析,综合考虑了电力负荷、发电机出力、天气因素以及日期类型等因素对短路电流的影响,并将这些影响因素作为BP神经网络的输入特征量,在输入特征量中对节点的负荷值进行异常数据处理,在遵循有功出力约束条件和均匀分布的原则下来产生输入样本,对输入样本进行了归一化处理,对温度、天气状况、日期类型进行了量化处理。将采用基于精确等效模型计算方法得到的短路电流实际值作为输出期望值,建立了基于改进BP神经网络的在线短路电流预测模型。最后对某市一天24个整点时刻的短路电流进行预测,比较基于改进BP神经网络的在线短路电流预测模型与基于BP神经网络的在线短路电流预测模型、基于精确等效模型计算方法得到的短路电流实际值。结果表明,本文所建立的基于改进BP神经网络的在线短路电流预测模型能提高预测精度和速度,与短路电流实际值的拟合度更高,其预测性能明显优于基于BP神经网络的预测模型,具有很好的非线性映射能力,且改进BP网络的训练时间比较短为139s。整个预测方法运算时间小于200s。
【关键词】：电网规划 短路电流预测 BP神经网络 自适应混沌粒子群算法 电力负荷 发电机出力
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TM713
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 短路电流预测概述11-12
• 1.2.1 短路电流预测的概念11-12
• 1.2.2 短路电流预测的分类12
• 1.3 国内外短路电流研究现状12-14
• 1.4 全文安排14-16
• 第2章 基于在线短路电流预测模型的理论基础16-27
• 2.1 BP神经网络16-21
• 2.1.1 人工神经网络的概念16-17
• 2.1.2 BP神经网络的基本原理17-19
• 2.1.3 BP算法的若干改进19-21
• 2.2 自适应混沌粒子群优化算法21-24
• 2.2.1 群智能概述21
• 2.2.2 粒子群优化算法21-23
• 2.2.3 自适应混沌粒子群优化算法的原理23-24
• 2.3 自适应混沌粒子群-BP神经网络混合算法24-27
• 第3章 基于自适应混沌粒子群-BP神经网络的在线短路电流预测模型27-47
• 3.1 短路电流的影响因素分析27-32
• 3.1.1 负荷对短路电流的影响28-29
• 3.1.2 发电机组对短路电流的影响29-31
• 3.1.3 自然因素对短路电流的影响31-32
• 3.2 BP神经网络结构的确定32-36
• 3.2.1 输入输出层节点数的确定32-34
• 3.2.2 隐含层节点数的确定34
• 3.2.3 传输函数的确定34-36
• 3.3 自适应混沌粒子群-BP神经网络短路电流预测模型的建立36-47
• 3.3.1 短路电流预测模型输入样本的建立36-39
• 3.3.2 短路电流实际值的计算39-45
• 3.3.3 自适应混沌粒子群-BP神经网络在线短路电流预测模型45-47
• 第4章 实例分析47-53
• 4.1 基于改进BP神经网络的在线短路电流预测结果47-52
• 4.2 结果分析52-53
• 总结与展望53-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录59-60
• 附录B 攻读学位期间参与科研工作情况60

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本文编号：257626