配電網(wǎng)是連接輸電系統(tǒng)與用戶的橋梁,研究配電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法對(duì)提高供電可靠性具有重大意義與實(shí)用價(jià)值。為了使配電網(wǎng)可靠性評(píng)估結(jié)果更貼近真實(shí)情況,本文主要以配電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法為研究對(duì)象,提出了幾種配電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法的改進(jìn)方案,并將這幾種方法進(jìn)行了比較分析。本文的主要成果如下:(1)由于傳統(tǒng)方法中的蒙特卡洛法較為靈活,適合模擬隨機(jī)變化的負(fù)荷特性,也是傳統(tǒng)方法中公認(rèn)的比較精確的算法,文中首先利用蒙特卡洛隨機(jī)抽樣的方法,建立了基于時(shí)序蒙特卡洛仿真法的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估模型,計(jì)算得到配電網(wǎng)可靠性相關(guān)指標(biāo)。(2)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有大規(guī)模并行處理、自學(xué)習(xí)的特性,將經(jīng)遺傳算法和粒子群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了配電網(wǎng)可靠性評(píng)估過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立配電網(wǎng)可靠性評(píng)估模型難度較小,把配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)轉(zhuǎn)換,就可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行計(jì)算和評(píng)估,該方法能夠克服蒙特卡洛法計(jì)算量大的問題,使得評(píng)估效率有了提高。(3)為了更充分挖掘配電網(wǎng)數(shù)據(jù)中復(fù)雜的特征關(guān)系,本文提出了將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(深度信念網(wǎng)絡(luò))應(yīng)用于配電網(wǎng)可靠性評(píng)估的新方法�？紤]到粒子群算法可以很好的優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),具有全局逼近最優(yōu)解的效果,文中采用粒子群...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估研究現(xiàn)狀
        1.2.1 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估應(yīng)用研究現(xiàn)狀
        1.2.2 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估指標(biāo)
    2.1 配電網(wǎng)元件可靠性指標(biāo)的選取
    2.2 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估常用指標(biāo)
        2.2.1 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估負(fù)荷指標(biāo)
        2.2.2 配電網(wǎng)可靠性評(píng)估系統(tǒng)指標(biāo)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于蒙特卡洛法的配電網(wǎng)可靠性評(píng)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 蒙特卡洛抽樣方法
        3.1.3 評(píng)估流程
    3.2 案例分析
        3.2.1 評(píng)估案例
        3.2.2 計(jì)算結(jié)果
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
        4.1.1 PCA原理
        4.1.2 PCA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        4.1.3 PCA-PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    4.2 案例分析
        4.2.1 關(guān)鍵影響因素提取
        4.2.2 計(jì)算結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估
    5.1 深度信念網(wǎng)絡(luò)模型
    5.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練原理
        5.2.1 預(yù)訓(xùn)練
        5.2.2 微調(diào)
    5.3 DBN應(yīng)用于配電網(wǎng)可靠性評(píng)估的適用性
    5.4 案例分析
        5.4.1 DBN模型的構(gòu)建
        5.4.2 PSO-DBN模型的構(gòu)建
        5.4.3 模型的輸入和輸出
        5.4.4 模型訓(xùn)練參數(shù)
        5.4.5 計(jì)算結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 配電網(wǎng)可靠性不同評(píng)估方法的比較
    6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建
    6.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    6.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    6.4 參數(shù)的設(shè)置
    6.5 比較分析
    6.6 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果
致謝



本文編號(hào)：3796348