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配电网状态估计

作　者: 张春凯
导　师: 李晓竹
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 电力电子与电力传动
关键词: 状态估计神经网络不良数据检测与辩识
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2001年
下　载: 253次
引　用: 2次
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内容摘要

随着我国计算机和通信技术的发展以及自动化技术的成熟，发展配电网调度与管理自动化已具备了条件；近年来我国电力工业的飞速发展，也对配电网的调度和管理自动化提出了迫切的要求；配电网状态估计作为提高实时数据库可靠性与准确性的技术已成为重点研究的课题。状态估计技术已成功应用于输电网中，但对于配电网来说，它有着与输电网完全不同的特性。配电网的特点决定配电网的状态估计需要适应自身特点的计算方法。神经网络法是一种由输入到输出的非线性映射方法，具有很强的鲁棒性、容错性及计算的并行性，且训练好后，计算速度非常快。本文尝试将之应用于配电网状态估计。配电网的节点数目庞大，有很大一部分无法直接量测的节点，且并不需要逐一分析，因此，对之简化后估计电压。论文主要内容：用BP算法进行神经网络训练；将大系统简化，确定部分量测数据进行不良数据检测后用训练好的神经网络进行状态估计计算；其余部分简化计算。

全文目录

  3
  3-4
  4
  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 问题的提出  7-8
  1.2 研究现状及方法比较  8-11
  1.3 不良数据检测与辩识  11
  1.4 人工神经网络法及其在电力系统中的应用  11-12
  1.5 本论文的主要工作  12-13
2 不良数据的检测与辩识  13-19
  2.1 基本理论  13
  2.2 检测方法比较  13-15
  2.3 不良数据检测方法  15-17
  2.4 算例及结果  17-18
  2.5 结论  18-19
3 人工神经网络  19-27
  3.1 神经网络的构成  19-22
  3.2 人工神经网络的特点和基本功能  22
  3.3 几种主要的人工神经网络模型  22-24
  3.4 反向误差学习算法（BP算法）  24-27
4 神经网络法在状态估计中的应用  27-30
  4.1 可行性  27
  4.2 网络设计  27
  4.3 采用改进的BP算法  27-28
  4.4 训练  28-30
5 应用神经网络进行配电网状态估计  30-37
  5.1 对网络的简化  30-32
  5.2 算例  32-37
结　　论  37-38
致　　谢  38-39
  39-42
附　　录  42-47

配电网状态估计

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