基于GA-BP神经网络的电网暂稳极限切除时间预测

李昂,纪瑾,邓雅心

(1.陕西理工大学 电气工程学院,陕西 汉中 723000;2.国网青海省电力公司经济技术研究院,青海 西宁 810000)

1 引言

与社会经济迅猛发展相伴而来的是电力需求的与日俱增，电力系统安全稳定运行要求也越发严格。现阶段，进行电网安全稳定分析计算中常用的软件有PSASP、BPA等，故障极限切除时间计算是电网安全稳定计算中及其重要的一部分。文献[1-5]均利用PSASP软件进行了电网安全稳定分析，其中文献[1-3]进行了极限切除时间的计算，PSASP软件采用的计算原理为数值积分技术，里面涉及到多个高阶矩阵，但这些矩阵的组成元素并无极限切除时间这个变量，因此PSASP不能进行故障极限切除时间的自动求解，文献[1-3]均采用穷举法进行故障极限切除时间的求解。

电力系统是一个复杂且庞大的系统，穷举法的使用是费时费力的。GA-BP神经网络能够通过仿真数据对故障极限切除时间进行预测，提高电网安全稳定计算的效率。文献[6]搭建了GA-BP预测模型，通过500组变压器试验数据对变压器绕组热点温度进行预测；文献[7]通过实验得到50组柴油在不同条件下的喷雾贯穿距数据，并搭建了GA-BP神经网络预测模型对柴油喷雾贯穿距进行预测；文献[8]建立了GA-BP神经网络的果园需水量预测模型，并比较了GA-BP模型与BP模型的精度与适应度。基于以上分析，本文搭建了基于GA-BP神经网络的极限切除时间预测模型，分析了该模型对故障极限切除时间的预测能力。

2 GA-BP神经网络预测模型

2.1 BP神经网络概述

BP网络是一类多层的前馈神经网络[9]。……