本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京理工大學(xué)》 2008年

基于人工智能的配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)研究

李鵬飛  

【摘要】： 網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)是配電系統(tǒng)運(yùn)行和控制的重要手段,也是配電管理系統(tǒng)的重要組成部分。隨著智能技術(shù)的發(fā)展,運(yùn)用智能算法重構(gòu)配電網(wǎng)絡(luò)來(lái)達(dá)到降低網(wǎng)損的目的已經(jīng)成為一種可能。 論文闡述了配電網(wǎng)重構(gòu)的背景、現(xiàn)狀與特點(diǎn);研究了目前較為流行的配電網(wǎng)重構(gòu)算法;分析了各種配電網(wǎng)重構(gòu)的目標(biāo)函數(shù)以及約束條件。在此基礎(chǔ)上,論文針對(duì)支路交換法,研究其算法原理,并對(duì)算法進(jìn)行有效地改進(jìn)。運(yùn)用PSASP電力系統(tǒng)分析綜合程序,對(duì)不同結(jié)構(gòu)的配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)際算例仿真,考察算法的實(shí)用性。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法能避免一般算法反復(fù)進(jìn)行潮流計(jì)算而耗費(fèi)時(shí)間的缺點(diǎn),并且有很好的全局逼近優(yōu)點(diǎn)。論文從BP算法自身著手,針對(duì)其學(xué)習(xí)速度慢和可能局部收斂?jī)蓚�(gè)問(wèn)題,采取有效的手段分別改進(jìn)。 論文還從圖論知識(shí)著手,構(gòu)造三種數(shù)學(xué)模型。用配電網(wǎng)的樹(shù)形拓?fù)浼s束改進(jìn)BP算法的誤差函數(shù),并且對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果做了環(huán)網(wǎng)和孤立頂點(diǎn)約束判斷,很好地解決了BP算法可能收斂到局部最小的缺點(diǎn)。最后以實(shí)際算例對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行仿真測(cè)試,證實(shí)該算法具有輸出結(jié)果速度快、能有效全局逼近的特點(diǎn)。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有自學(xué)習(xí)——這一最重要也最令人注目的特點(diǎn),非常適合長(zhǎng)期運(yùn)行的配電網(wǎng)絡(luò)。因此,論文所研究的算法有很好的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類(lèi)號(hào)】：TM73
【目錄】：

摘要5-6

Abstract6-9

1 緒論9-17

1.1 配電網(wǎng)重構(gòu)的背景及意義9-10

1.2 配電網(wǎng)重構(gòu)特點(diǎn)10-11

1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)研究的現(xiàn)狀11-15

1.4 配電網(wǎng)重構(gòu)研究的展望15-16

1.5 論文的主要工作16-17

2 配電網(wǎng)重構(gòu)及其算法17-23

2.1 配電網(wǎng)重構(gòu)的要求與策略17-18

2.2 配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)目標(biāo)的確立18-19

2.3 配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)的目標(biāo)函數(shù)19-21

2.4 配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)的約束條件21-22

2.5 本章小結(jié)22-23

3 支路交換算法及其改進(jìn)23-41

3.1 支路交換法簡(jiǎn)介23-24

3.2 支路交換算法分析24-25

3.3 支路交換法重構(gòu)規(guī)則25

3.4 改進(jìn)的支路交換法25-29

3.4.1 推導(dǎo)重構(gòu)依據(jù)最佳轉(zhuǎn)移負(fù)荷27-28

3.4.2 具體支路交換法的計(jì)算步驟28-29

3.5 基于圖論拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的算法機(jī)理29-31

3.5.1 圖論基礎(chǔ)29-30

3.5.2 算法機(jī)理分析30-31

3.6 算例仿真31-40

3.6.1 16節(jié)點(diǎn)多電源配電系統(tǒng)算例31-35

3.6.2 69節(jié)點(diǎn)單電源配電系統(tǒng)算例35-40

3.7 本章小結(jié)40-41

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)41-62

4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹41-45

4.1.1 神經(jīng)元模型41-43

4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型43-45

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-49

4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)45-46

4.2.2 BP算法46-47

4.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)47-49

4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的改進(jìn)49-53

4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)49-50

4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)50-53

4.4 基于圖論構(gòu)造配電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型53-56

4.4.1 樹(shù)形結(jié)構(gòu)約束的數(shù)學(xué)模型53-54

4.4.2 環(huán)形網(wǎng)絡(luò)約束的數(shù)學(xué)模型54-55

4.4.3 孤立頂點(diǎn)約束的數(shù)學(xué)模型55-56

4.5 基于圖論數(shù)學(xué)模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)56-61

4.5.1 改進(jìn)誤差函數(shù)對(duì)權(quán)值修正量的公式推導(dǎo)56-59

4.5.2 基于配電網(wǎng)圖形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的具體約束條件59-61

4.6 本章小結(jié)61-62

5 改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電網(wǎng)重構(gòu)中的應(yīng)用62-76

5.1 具體BP算法總體上的設(shè)計(jì)62-67

5.1.1 對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法程序的設(shè)計(jì)62-63

5.1.2 程序基本參數(shù)設(shè)定及其設(shè)計(jì)流程圖63-64

5.1.3 基于MATLAB的m語(yǔ)言程序?qū)崿F(xiàn)64-67

5.2 算法測(cè)試及結(jié)果分析67-74

5.2.1 16節(jié)點(diǎn)多電源配電系統(tǒng)測(cè)試分析67-70

5.2.2 69節(jié)點(diǎn)單電源配電系統(tǒng)測(cè)試分析70-74

5.3 本章小結(jié)74-76

6 論文總結(jié)76-78

致謝78-79

參考文獻(xiàn)79-84

附錄84

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  本文關(guān)鍵詞：基于人工智能的配電網(wǎng)故障恢復(fù)重構(gòu)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：68059