基于复值神经网络的电力变压器建模

摘要

准确的电网仿真需要使用精确的电力设备模型,以反映电网中发生的最复杂的动态运行状况.传统的方法有时不能精确模拟电力设备的工作过程,即使使用同一种仿真模型,相同类型设备之间的物理差异也会降低整个电网仿真的准确性.一种全新的电力设备仿真方法——基于复值神经网络(CVNN)的建模方法,提供了一种高质量的仿真,它能够精确跟踪电网设备的动态运行状况.该方法的特点是它相对容易对所有电力网络设备建模,包括那些比较独特的设备.通常,电力变压器被看作是电网中的复杂非线性电器设备,它是CVNN的主要建模对象.研究结果表明,基于复值神经网络的电力变压器建模方法在电力工程中的应用是非常有用的方法.