电力检修|基于神经网络的电力系统状态估计①

   日期:2017-02-15     来源:建材之家    作者:安防之家    浏览:103    评论:0    
核心提示:基于神经网络的电力系统状态估计①韩富春 王娟娟(太原理工大学电气与动力工程学院 太原 030024)SQUARESALOGORITHMTheobservationequationofpowersystemstateestimationisnonlinearandcanbelinearas:z=Hx+v(1)wherexisandimensionstatevector;zisamdimen-sion

电力检修|基于现场总线技术的变电站综合自动化系统

推荐简介:基于现场总线技术的变电站综合自动化系统  梁宇宏,杨炼条  (阳江电力工业局,广东阳江529500)摘 要:变电站综合自动化是电力自动化工作发展的长期目标,其在降低变电站造价、提高变电站运行安全可靠性两方面起着重要的作用。现场总线技术的日益成熟,给变电站综合自动化技术带来新的飞跃。就此,在介绍了现场总线技术的基础上,结合对国内外变电站综合自动化系统现状的分析,提出了一种采用CAN总线技术的变电站自......
安防之家讯:cript>基于神经网络的电力系统状态估计①韩富春 王娟娟(太原理工大学电气与动力工程学院 太原 030024)
SQUARESALOGORITHM
Theobservationequationofpowersystemstateestimationisnonlinearandcanbelinearas:
z=Hx+v(1)
wherexisandimensionstatevector;zisamdimen-sionmeasurementvector;visameasurementerrorvector,whichisnormalizedas:Hisam×ndimensionobservationmatrix.Rank[H]=n.Itselementsaredecidedbythestructureofpowersystemandtheconfigurationofmeteringsystem.Ingeneralcase,Hcanactasconstantbe-causeitschangeisminuteineveryiteration.
Theobservationfunctionapplyingweightedleastsquaresalgorithmis:

whereR-1isweight,Δzisthedifferencebetweenthemeasurementandthevalueofthecorrespondingmeasurementfunction.Eq.(2)isexpressedinavec-
torform:

3 THEREALIZATIONOFRLSALGO-RITHMUSINGANEURALNETWORK
Accordingtothereference[3]thataenergyelectroniccircuitcouldrealizeitscircuitmodel.Inreference[1],thereisanetworkthatcomprisedofamainandasub-sidiarynetwork,showedastheFigure1.Thepaperappliesthenetworktopowersystemstateestima-tionsuccessfully.Themainandthesubsidiaryneu-ronsareconnectedwitheachother.Theleftmainnetworkhasnneurons,everyneuronismodeLEDasanamplifier,andtherelationofitsinputandoutputisnonlinear.IthasinputcapacitanceCiandresis-tanceRi.vi(t)andui(t)arethei-thneuronoutputandinputvoltage.g(u)isadegressivefunction.
Therightsubsidiarynetworkhasmneurons,itsrela-tionbetweenoutputandinputisf(z).Theoutputvoltageofi-thneuronisqi(t).Theweightbetweenthei-thneuroninthesubsidiarynetworkandthej-thneuroninthemainnetworkisBij,MatrixB=(Bij)istheweightedmatrix.R0=(r1,r2,…,rm)Tisadeviationelectriccurrentvector.Wealsocanconcludeformthetable1thattheoutputinmainnetworkistheinputinsubsidiaryandtheinputinmainnetworkistheoutputinsubsidiary.
AccordingtoKirchhoffvolatileandcurrentlaw,everyneuroninmainnetworkhastheequa-tion:

Inordertoguaranteethestabilityofthenet-workandtheenergyfunctionisusuallycomposedoftheobservationfunctionwhichreflectstheoptimiza-tionquestionandseveralrestrictivefactors.ThenLyapunovfunctionisdefinedas:

whereF(·)isf(z)variableintegral.Selectproperlytheformatf(z)andg(u)andthenetworkisstableandtheminimumoftheenergyfunctioncanbegot-ten.InordertogetthekeyofRLS,weselect

Δxistheoutputofthemainnetwork,Yisdevi-ationelectriccurrent,uistheinputofthemainnet-work.TheseareintroducedintoEq.(8),

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