一种用于电压暂降治理设备最优配置的方法

    公开(公告)号:CN111080024A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911357004.4

    申请日:2019-12-25

    Abstract: 本发明实施例公开了一种用于电压暂降治理设备最优配置的方法,包括如下步骤:步骤100、建立系统拓扑模型及参数;步骤200、利用二型模糊系统结合蒙特卡洛模拟方法选择故障点和故障类型;步骤300、根据故障点和故障类型计算各节点由故障引起的电压偏差;步骤400、以电压暂降治理设备安装成本及电压偏离作为目标函数,电压限值及设备容量限制作为约束条件,利用鲸鱼算法选出最佳设备。本发明通过利用二型模糊系统结合蒙特卡洛模拟方法对配电网故障点及故障类型进行选择,在此基础上利用鲸鱼算法对电压暂降治理设备成本及电压偏移进行最优化计算,得到成本最低的电压暂降治理设备以及配置方案,在保证治理效果的同时,做到成本最低。

    一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法

    公开(公告)号:CN104459373A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410633125.8

    申请日:2014-11-11

    Abstract: 本发明目的在于提供一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法,包括以下步骤:随机选取一批故障点,并确定这些故障点电压暂降幅值的影响因素作为故障点参数;生成训练故障点集,计算所述故障点的故障后节点电压暂降幅值;以所述故障点参数作为输入向量,用对应所述的故障后节点电压暂降幅值作为输出向量,形成训练样本;依据所述输入向量和输出向量构造BP神经网络模型;利用所述训练样本对BP神经网络模型进行训练,得到训练后的BP神经网络模型;选定待计算节点及其故障点参数,生成测试输入向量,将测试输入向量输入训练后的BP神经网络模型,其输出就是待计算节点的故障后节点电压暂降幅值。

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