基于神经网络数据处理的配网实时参数辨识研究

摘要

配电网参数的准确性对其优化运行有着重要意义。但近年来配电网结构日益复杂,采用传统理论计算所得配电网参数与实际数值存在着较大误差。同时,实际量测数据存在误差,导致难以准确辨识其参数信息。为此提出一种基于神经网络数据处理的配电网实时参数辨识方法。首先对配电网建立参数辨识方程,然后利用反向传播神经网络对量测数据进行处理,最后对参数进行辨识,采用33节点系统进行测试。结果表明,所提方法能够准确辨识配电网络线路阻抗、变压器阻抗及导纳等参数,为配电网安全可靠运行及后续控制分析提供了基础支撑。