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【24h】

Real power transfer capability calculations using multi-layerfeed-forward neural networks

机译:使用多层前馈神经网络的实际功率传输能力计算

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摘要

This paper proposes a neural network solution methodology for thenproblem of real power transfer capability calculations. Based on thenoptimal power flow formulation of the problem, the inputs, for thenneural network are generator status, line status and load status and thenoutput is the transfer capability. The Quickprop algorithm is used innthe paper to train the neural network. A case study of the IEEE 30-busnsystem is presented demonstrating the feasibility of this approach. Thennew method will be useful for reliability assessment in the new utilitynenvironment
机译:本文提出了一种神经网络解决方法,用于解决实际功率传输能力的计算问题。根据问题的最优潮流公式,神经网络的输入是发电机状态,线路状态和负载状态,然后输出是传输能力。本文中使用Quickprop算法来训练神经网络。提出了一个针对IEEE 30总线系统的案例研究,证明了这种方法的可行性。那么新的方法将对新的使用环境下的可靠性评估很有用。

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