發(fā)布時間：2017-03-20 11:00

  本文關鍵詞：基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：二十世紀以來,隨著大容量發(fā)電機組和變電設備的大量投入使用、電力負荷的不斷增大、以及風電核電等新能源的接入,我國電網進入迅速發(fā)展新時期。負荷中心大電廠的出現(xiàn)以及大電力系統(tǒng)之間的互聯(lián),使得整個電網呈現(xiàn)出大規(guī)模、復雜異構的特性,與此同時各種問題也隨之出現(xiàn),其中一個格外突出的問題就是系統(tǒng)的短路電流水平隨電網的發(fā)展出現(xiàn)大小和分布的不規(guī)則變化。因此根據系統(tǒng)電力負荷的增大以及自然條件的變化,實時、快速地對短路電流進行計算和預測顯得日益迫切,這已成為電力部門進行電網規(guī)劃與建設以及采用措施限制短路電流等方面的重要研究課題之一。本文主要圍繞基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測展開研究。根據以往電力系統(tǒng)短路電流的計算及預測方法,對BP神經網絡基本理論方法進行深入細致地研究。為了克服神經網絡收斂速度慢且由于網絡初始值選取不當而陷入局部極小點的缺點,首先利用自適應混沌粒子群算法優(yōu)化BP神經網絡各層之間的初始權值和閾值,然后對BP網絡進行訓練,從而得到改進的BP神經網絡。通過對短路電流各種特性的分析,綜合考慮了電力負荷、發(fā)電機出力、天氣因素以及日期類型等因素對短路電流的影響,并將這些影響因素作為BP神經網絡的輸入特征量,在輸入特征量中對節(jié)點的負荷值進行異常數(shù)據處理,在遵循有功出力約束條件和均勻分布的原則下來產生輸入樣本,對輸入樣本進行了歸一化處理,對溫度、天氣狀況、日期類型進行了量化處理。將采用基于精確等效模型計算方法得到的短路電流實際值作為輸出期望值,建立了基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測模型。最后對某市一天24個整點時刻的短路電流進行預測,比較基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測模型與基于BP神經網絡的在線短路電流預測模型、基于精確等效模型計算方法得到的短路電流實際值。結果表明,本文所建立的基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測模型能提高預測精度和速度,與短路電流實際值的擬合度更高,其預測性能明顯優(yōu)于基于BP神經網絡的預測模型,具有很好的非線性映射能力,且改進BP網絡的訓練時間比較短為139s。整個預測方法運算時間小于200s。
【關鍵詞】：電網規(guī)劃 短路電流預測 BP神經網絡 自適應混沌粒子群算法 電力負荷 發(fā)電機出力
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TM713
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 短路電流預測概述11-12
• 1.2.1 短路電流預測的概念11-12
• 1.2.2 短路電流預測的分類12
• 1.3 國內外短路電流研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 全文安排14-16
• 第2章 基于在線短路電流預測模型的理論基礎16-27
• 2.1 BP神經網絡16-21
• 2.1.1 人工神經網絡的概念16-17
• 2.1.2 BP神經網絡的基本原理17-19
• 2.1.3 BP算法的若干改進19-21
• 2.2 自適應混沌粒子群優(yōu)化算法21-24
• 2.2.1 群智能概述21
• 2.2.2 粒子群優(yōu)化算法21-23
• 2.2.3 自適應混沌粒子群優(yōu)化算法的原理23-24
• 2.3 自適應混沌粒子群-BP神經網絡混合算法24-27
• 第3章 基于自適應混沌粒子群-BP神經網絡的在線短路電流預測模型27-47
• 3.1 短路電流的影響因素分析27-32
• 3.1.1 負荷對短路電流的影響28-29
• 3.1.2 發(fā)電機組對短路電流的影響29-31
• 3.1.3 自然因素對短路電流的影響31-32
• 3.2 BP神經網絡結構的確定32-36
• 3.2.1 輸入輸出層節(jié)點數(shù)的確定32-34
• 3.2.2 隱含層節(jié)點數(shù)的確定34
• 3.2.3 傳輸函數(shù)的確定34-36
• 3.3 自適應混沌粒子群-BP神經網絡短路電流預測模型的建立36-47
• 3.3.1 短路電流預測模型輸入樣本的建立36-39
• 3.3.2 短路電流實際值的計算39-45
• 3.3.3 自適應混沌粒子群-BP神經網絡在線短路電流預測模型45-47
• 第4章 實例分析47-53
• 4.1 基于改進BP神經網絡的在線短路電流預測結果47-52
• 4.2 結果分析52-53
• 總結與展望53-55
• 參考文獻55-58
• 致謝58-59
• 附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文目錄59-60
• 附錄B 攻讀學位期間參與科研工作情況60

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本文編號：257626