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【24h】

Real power transfer capability calculations using multi-layer feed-forward neural networks

机译:使用多层前馈神经网络进行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 the problem of real power transfer capability calculations. Based on the optimal power flow formulation of the problem, the inputs, for the neural network are generator status, line status and load status and the output is the transfer capability. The Quickprop algorithm is used in the paper to train the neural network. A case study of the IEEE 30-bus system is presented demonstrating the feasibility of this approach. The new method will be useful for reliability assessment in the new utility environment.
机译:本文针对实际功率传输能力计算的问题提出了一种神经网络解决方法。根据问题的最佳潮流公式,神经网络的输入为发电机状态,线路状态和负载状态,输出为传递能力。本文使用Quickprop算法来训练神经网络。提出了一个IEEE 30总线系统的案例研究,证明了这种方法的可行性。这种新方法将有助于在新的公用事业环境中进行可靠性评估。

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