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基于GA-BP神经网络的配电网供电可靠性分析与预测研究

  2024-12-05    28  上传者:管理员

摘要:GA-BP神经网络是一种融合遗传算法(GA)全局搜索能力和BP神经网络局部搜索优化能力的智能算法,有助于避免算法陷入局部最优,提高配电网供电可靠性分析的准确度。本文探讨了GA-BP神经网络算法的基本原理、供电可靠性分析与预测模型构建等内容,以户外拓扑识别、可靠性分析模型构建、可靠性预测模型构建三个步骤将GA-BP神经网络算法融入配电网供电可靠性分析与预测中。测试结果表明,GA-BP神经网络在供电可靠性预测中的性能显著优于贝叶斯网络与传统BP神经网络算法,在所有评价指标上均表现最佳,具有最低的MAE和RMSE,最高的R2,最优的SAIDI和SAIFI,能够提供更准确和稳定的预测可靠性分析结果,具有推广价值。

  • 关键词:
  • GA-BP神经网络
  • 供电
  • 可靠性分析
  • 配电网
  • 预测
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配电网供电管理是现代电力系统运行管理中的核心工作。传统的可靠性分析方法往往因为计算复杂度高、精度不足等问题,在处理大规模、非线性强、数据缺失和不确定性高的配电网系统时显得力不从心[1]。BP神经网络的应用虽然在诸多领域显示出强大的数据拟合和特征学习能力,但在配电网供电可靠性分析中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,严重制约了BP神经网络在此领域应用的效果[2-3]。针对上述问题,GA-BP神经网络算法基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的权重和阈值,利用GA算法的全局搜索能力克服BP神经网络易陷入局部最优的缺陷,显著提高了学习效率[4]。该方法增强了分析模型的泛化能力,提高了预测的精度和稳定性,对推动配电网智能化管理、提升供电可靠性具有重要的应用价值。


1、GA-BP神经网络的原理


GA-BP神经网络算法是一种将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络相结合的智能优化算法。如图1所示,在GA-BP算法中,遗传算法首先对BP神经网络的权重和阈值进行编码,形成一个个体表示网络的某一状态,然后通过遗传算法中的选择、交叉和变异操作生成新一代的个体群体。这一过程模仿自然选择机制,优胜劣汰,不断优化网络参数的初始值设置[4]。之后将优化后的参数作为BP神经网络的初始权重和阈值进行网络的训练和学习,根据误差反向传播调整网络参数,减小预测值与实际值之间的误差。

图1 GA-BP神经网络算法


2、配电网可靠性分析与预测模型构建


2.1户外拓扑识别

首先,建立整合矩阵以在数据分析中准确反映不同电表之间的拓扑关系。假设配电网台区包含n个电表,建立N×M的矩阵S,用以表示所有电表的整合信息。具体地,矩阵S的行表示不同的电表,列表示不同电表的特征信息:

式中,E为电表的唯一标识符;X、Y、Z均为单相电表,L为三相电表。

2.2可靠性分析模型

完成配电网户外拓扑识别后,应构建基于识别结果的可靠性模型,利用整合矩阵S定量化评估配电网可靠性。根据拓扑识别结果,矩阵S反映配电网中各个电表的状态信息。定义配电网的n个电表,假设所有电表的失效率λ和修复率μ是已知的,定义每个电表i的可靠度Ri(t)为:

式中,Ri(t)为电表i在时间t内的可靠度;λi为电表i的失效率。假设配电网有m种可能的运行状态,每种状态下系统的可靠性不同。则可定义第k种状态下系统的可靠性为Rk。首先,需要通过以下公式计算状态概率Pk:

式中,Pi为电表i在状态k下的状态概率。如果电表i在状态k下处于工作状态,则Pi=Ri(t);如果电表i在状态k下处于失效状态,则Pi=1-Ri(t)。随后可计算第k种状态下的系统可靠性k。假设第k种状态下系统的可靠性Rk为所有电表在该状态下可靠度的乘积,即:

式中,Rk为系统在第k种状态下的可靠性;Ri为电表i的可靠度;xik为二进制变量,当电表i在状态k下处于工作状态时,xik=1;当电表i在状态k下处于失效状态时,xik=0。

2.3可靠性预测模型

模型的构建首先从配电网的节点和支路开始,设电网有N个节点,M条支路,电网的状态可以用一个N×M的矩阵S表示,其中矩阵的元素sij=1表示节点i与支路j正常连接,sij=0表示断开。电网的供电可靠性由所有可能的供电状态的可靠性贡献和决定,即:

式中,Rk为第k种状态下的供电可靠性;Pk为该状态出现的概率;K为供电状态的总数。对于每一种供电状态,其可靠性Rk可以进一步细化为:

式中,rij是节点i与支路j在正常连接时的可靠性。为了处理这一复杂的多参数优化问题,引入GA-BP神经网络算法进行模型参数的优化。首先,使用遗传算法对供电状态矩阵S进行编码,每一种供电状态对应一个染色体,染色体的适应度函数定义为供电状态的可靠性,即Rk。遗传算法的选择、交叉和变异操作可找到使供电可靠性最大化的最优供电状态。在获得最优供电状态后,利用BP神经网络进一步细化每个节点和支路的可靠性参数rij。将电网的实际运行数据作为训练集,通过训练调整BP神经网络的权重和偏置参数,以最小化实际可靠性与供电输出可靠性之间的误差:

式中,为神经网络对第n种供电状态可靠性的预测值;Rn为对应的实际可靠性值。


3、算例分析


3.1可靠性分析

以某市智能电网供电系统为例。A号和B号进线均采用220k V交流电源。T1和T2均为变压器,互为备用。SVC1、SVC2和SVC3为三套静止无功补偿装置,2主1备,包括母线(M)、自动断路器(CB)、手动断路器(MB)、接地开关(ES)、电流互感器(CT)和电压互感器(PT)等。由式(2)~式(4)化简后的结果如表1所示。

表1化简结果

3.2可靠性预测

本研究首先收集并整理某配电网电网结构、设备故障记录、负荷变化情况等16826条运行数据,以此作为实验的数据基础。实验过程中,研究组将数据集分为训练集(80%)和测试集(20%),训练集用于GA-BP神经网络模型的训练,测试集用于验证模型的预测准确性。实验以GA-BP神经网络的初始权重和阈值设定遗传算法的种群规模为100,交叉率为0.8,变异率为0.05,经过50次迭代后得到一组最优的网络初始参数。随后使用这组参数初始化BP神经网络,通过前向传播和反向传播算法训练网络数据。

1000次迭代后,模型的训练误差稳定在较低水平,表明模型已基本收敛。此时将测试集输入到训练好的模型中,评估模型的预测准确性和性能。

(1)预测准确率评估

如图2所示,相较传统的贝叶斯网络与BP神经网络,本文所提GA-BP神经网络算法预测准确率更高,趋近于100%,显示出极佳性能。

图2准确率评估结果

(2)算法性能评估

研究选用以下评价指标:准确率、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和供电可靠性指数―系统平均中断持续时间指数(SAIDI)和系统平均中断频率指数(SAIFI)。具体结果如表2所示。结果表明,GA-BP神经网络在供电可靠性预测中的性能显著优于其他两种方法,在所有评价指标上均表现最佳,具有最低的MAE和RMSE,最高的R2,最优的SAIDI和SAIFI,能够提供更准确和稳定的预测可靠性分析结果。

表2性能评估结果


4、结束语


综上所述,GA-BP神经网络算法能够准确预测配电网的供电可靠性,为电网的优化设计和运行管理提供科学的决策支持,展示了其在电力系统智能化建设中的重要应用潜力。实验结果表明,相较于传统BP神经网络,GA-BP神经网络在多个关键性能指标上均展现出更优的表现,充分证明该模型在提升配电网供电可靠性分析精度和效率方面的有效性。GA-BP神经网络算法在配电网供电可靠性分析领域具有明显的优势和广阔的应用前景。进一步优化算法结构、提高算法效率和准确性将是未来研究的重点。探索算法在电力系统其他关键领域的应用也是值得期待的方向。随着计算机科学技术的不断进步和电力系统数据处理能力的提升,基于GA-BP神经网络的配电网供电可靠性分析将为电力系统的可靠、高效和智能化运行提供有力的技术支撑。


参考文献:

[1]杨凯,于波,肖艳利,等.基于GA-BP神经网络的配电网工程造价预测[J].自动化仪表,2019,40(7):91-93,99.

[2]孙祥晟,陈芳芳,徐天奇,等.基于CEEMDAN分解的GA-BP神经网络电动汽车配电网短期负荷预测[J].云南民族大学学报(自然科学版),2020,29(3):292-298.

[3]赵磊,宋吉江,刘振杰,等.基于GA-BP神经网络的配电网故障选线方法研究[J].曲阜师范大学学报(自然科学版),2015,41(4):63-68.

[4]赵隆乾,路长宝,张强,等.基于深度学习与SVM的配电网工程数据预测分析模型设计[J].电子设计工程,2023,31(8):90-94.


文章来源:刘振中.基于GA-BP神经网络的配电网供电可靠性分析与预测研究[J].电器工业,2024,(12):64-67.

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期刊名称:电器工业

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出版地方:北京

专业分类:工业

国际刊号:1009-5578

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