【摘 要】
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配电网重构是降低电网线损、提高经济性的重要手段。采用BP神经网络法进行配电网的重构,网络输入为电网负荷,输出为实现电网最小线损的开关开合状态,通过样本训练来实现对两
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配电网重构是降低电网线损、提高经济性的重要手段。采用BP神经网络法进行配电网的重构,网络输入为电网负荷,输出为实现电网最小线损的开关开合状态,通过样本训练来实现对两者非线性关系的模拟。首先将电网负荷按负荷曲线特征及负荷水平分为三种类型和五种负荷水平;然后对不同负荷类型和水平下的最小线损采用最优化方法计算,作为网络训练的样本;以一个16节点系统为算例,验证了BP神经网络法在配电网的重构中的应用价值。为弥补以往研究的不足,探讨了神经网络结构对电网重构的影响,发现通过选择适当的输出神经元数目可以在不增加太多网络训练时间负担的前提下,提高神经网络在实际配电网中应用时的效率。
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