| | | | | 基于动态聚类算法径向基函数网络的配电网线损计算 | | | 姜惠兰;安敏;刘晓津;赵新;张建海 | | | 提出了基于径向基函数网络的计算配电网线损的实用方法。对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,采用一种新的动态聚类算法进行聚类,来确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率。利用RBF网络强的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,使网络学习了配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的趋势规律。以68条配电线路数据为例,仿真结果验证了文中提出的方法具有网络模型简单、学习速度快、线损计算精度高等优点。
【作者单位】：天津大学电气与自动化工程学院 天津市南开区300072
(姜惠兰;安敏;刘晓津);天津电力总公司 天津市河北区300010
(赵新);天津电力总公司 天津市河北区300010(张建海)
【关键词】：电力系统;径向基函数网络;动态聚类算法;配电网;线损
【基金】：天津大学留学回国人员基金项目(200447)。
【分类号】：TM744
【DOI】：cnki:ISSN:0258-8013.0.2005-10-006
【正文快照】：
1引言配电网线损是电力系统运行经济性的一项重要指标,它反映了一个电力网的规划设计和运营管理水平。准确简便的线损计算和分析方法有利于拟定出合理的降低线损的措施,对于电力网络的优化设计、提高电力系统运行的经济性及供电质量具有重要的实际意义。目前已有不少计算线损的 | | |
| | |  推荐 下载CAJ全文  下载PDF全文 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 | | | | THE CALCULATION OF ENERGY LOSSES IN DISTRIBUTION SYSTEMS BASED ON RBF NETWORK WITH DYNAMIC CLUSTERING ALGORITHM | | | JIANG Hui-lan1;AN Min1;LIU Xiao-jin1;ZHAO Xin2;ZHANG Jian-hai2 (1. School of Electrical Engineering and Automation;Tianjin University;Nankai District;Tianjin 300072;China; 2. Tianjin Electric Power Head Company;Hebei District;Tianjin 300010;China) | | | A practical method of calculating energy losses in distribution systems based on RBF network is presented. For representational samples of reflecting the relation between energy losses and characteristic parameter of distribution net, an dynamic clustering algorithm is proposed to cluster all training samples to determine the number of hidden layer nodes of RBF network. This clustering algorithm has the characteristic of speedy learning. Optimization of the number of hidden layer node makes the efficiency of network in use be improved. RBF network is adopted to map complex non- linear relation between energy losses and characteristic parameter of distribution net, the trend of energy losses varying with distribution net structure and operation parameters is learnt accurately. The distribution net with 68 lines is used as an example. The simulation results have verified that the method presented has the advantages of simple model, speedy learning and high precision.
【Keyword】：Power system;Radial basis function (RBF) network;Dynamic clustering algorithm;Distribution systems;Energy losses |
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