基于模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)想事故自動(dòng)選擇研究.pdf

1、電力系統(tǒng)靜態(tài)安全分析對(duì)于電力系統(tǒng)的運(yùn)行和規(guī)劃具有重要意義，其主要目的就是通過預(yù)想事故分析的方法來預(yù)先知道系統(tǒng)是否存在隱患，傳統(tǒng)的預(yù)想事故分析是對(duì)預(yù)想事故集里的每一個(gè)預(yù)想事故進(jìn)行完全的交流潮流計(jì)算，其結(jié)果雖然精確但計(jì)算量大，不能滿足系統(tǒng)在線的要求，因此預(yù)想事故自動(dòng)選擇成為了首要任務(wù)。
　　所謂預(yù)想事故自動(dòng)選擇是在系統(tǒng)實(shí)時(shí)的條件下，自動(dòng)選出那些可能會(huì)引起支路潮流越限或電壓違限等危及系統(tǒng)安全運(yùn)行的預(yù)想事故，并按行為指標(biāo)的大小進(jìn)行排序，然

2、后只針對(duì)排序靠前的事故進(jìn)行進(jìn)一步的完全潮流分析，從而大大的節(jié)省機(jī)時(shí)，加快了安全分析的速度。
　　本文將模糊推理系統(tǒng)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于預(yù)想事故自動(dòng)選擇研究，主要工作如下：
　?、俣x了一種新的有功功率行為指標(biāo)，該行為指標(biāo)能反應(yīng)預(yù)想事故發(fā)生后支路潮流越限的嚴(yán)重程度，而其中模糊補(bǔ)償系數(shù)的引入可以在不采用高階指數(shù)的情況下改善遮蔽現(xiàn)象的產(chǎn)生。
　?、趯⒛：碚撆c電力系統(tǒng)預(yù)想事故選擇實(shí)際問題相結(jié)合，通過建立一個(gè)Mamdan

3、i型模糊推理系統(tǒng)來計(jì)算行為指標(biāo)中的模糊補(bǔ)償系數(shù)。而模糊推理系統(tǒng)建立主要包括了輸入輸出量的確定，隸屬函數(shù)的選擇，模糊規(guī)則的制定，以及模糊推理算法的確定等主要內(nèi)容。
　?、坩槍?duì)電力系統(tǒng)預(yù)想事故選擇實(shí)際問題，構(gòu)建了一個(gè)三層的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以發(fā)電機(jī)功率，負(fù)荷功率和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為輸入，以有功功率行為指標(biāo)作為輸出，并通過離線的完全潮流計(jì)算獲得足夠的樣本集，最后采用合適算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。
　?、軐⒈疚乃惴☉?yīng)用