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《浙江大学》 2003年
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基于CMAC神经网络的配电网络重构

金丽成  
【摘要】: 配电网络重构作为配电管理系统高级应用软件的一部分,具有非常重要的研究意义。 本文首先详细地描述了一种网损最小的配电网络重构算法——支路交换法。该算法是一种启发式的搜索寻优方法。由于系统负荷是不断变化的,针对不同的负荷情况应该调整网络拓扑结构以达到网损最小的目的。用支路交换法实现该目标时,对于每一次负荷的变动都要重新进行大量的潮流计算,进行寻优,不适合在线应用。从而文中提出了基于CMAC神经网络的配电网络重构模型。 在满足各种运行约束条件下,以网损最小为目标的配电网重构问题是个典型的非线性整数组合优化问题,由于开关很多,很难用常规的数学模型直接建立负荷与网损最小时的开关状态之间的关系。与多层前向神经网络(如BP网)一样,CMAC网络可以实现输入输出的非线性映射。以配电网负荷模式作为输入,相应的网损最小时的开关状态作为输出,用CMAC神经网络来映射该输入输出之间的关系。该关系一经确定,就可以由输入很容易得到输出。 CMAC神经网络的特性使其适合在配网重构中使用。首先,CMAC神经网络是局部逼近的网络,权值的调整是局部的,而配电网局部的负荷发生变化,为达到网损最小而作的拓扑结构的调整具有局部的特性。其次,这种方法学习速度快,收敛性好,非常适合于在线实时控制。此外,CMAC网络的接受域是一个阶跃式的台阶函数,适合于逼近负荷和相应的网损最小的拓扑之间的不连续的关系。本文用一个CMAC网络逼近了负荷和拓扑之间的关系,比较方便。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP183;TM715

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