基于改进神经网络算法的电力系统经济调度

论文摘要

为解决新能源接入大电网带来的能源损耗问题,进行常规能源发电机组的快速经济调度是一种有效措施。针对存在多种常规能源的电力系统,建立了考虑传输损耗的电力系统经济调度问题模型,基于增广的Lagrange-Hopfield神经网络优化算法,引入乘子神经元传输速率参数,提出了改进的增广Lagrange-Hopfield神经网络算法。从理论上证明了该算法的收敛性,以及收敛的快速性。以某一项目为例,选取不同的传输速率参数,验证了改进的增广Lagrange-Hopfield神经网络算法受传输速率参数的影响,并且工程可行,收敛快速。

论文目录

• 0 引言
• 1 考虑输电损耗的经济调度问题
• 2 基于ALHN的改进优化算法
•   2.1 能量函数的定义
•   2.2 改进的神经元更新算法
•   2.3 收敛性证明
• 3 优化算法仿真步骤
•   3.1 参数选择及初始化
•   3.2 仿真结束条件
•   3.3 仿真流程
• 4 含传输损耗的经济调度求解
•   4.1 问题参数
•   4.2 问题求解
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘社民,李建功,裴付中,韩学军

关键词: 经济调度,传输损耗,神经网络,能量函数

来源: 吉林大学学报(信息科学版) 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国网河南省电力公司濮阳供电公司

基金: 河南省高等学校重点科研基金资助项目(18A110019)

分类号: TP183;TM73

DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2019.01.011

页码: 80-87

总页数: 8

文件大小: 200K

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