基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算摘要：概率潮流計算是電力系統(tǒng)研究的重要組成部分，能夠應(yīng)用于電網(wǎng)規(guī)劃、運行和分析中。傳統(tǒng)的概率潮流計算方法在計算精度和計算效率上存在一定的限制。因此，本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算方法。該方法綜合利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和無跡變換法的精確數(shù)值積分能力，提高了概率潮流計算的精度和計算效率。通過對IEEE14節(jié)點測試系統(tǒng)的仿真實驗，驗證了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：概率潮流計算，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，無跡變換法，電力系統(tǒng)，精確數(shù)值積分1.引言概率潮流計算是電力系統(tǒng)中一種重要的技術(shù)手段，它能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)的概率性特征進行量化分析，為電網(wǎng)規(guī)劃、運行和分析提供重要參考。傳統(tǒng)的概率潮流計算方法主要包括蒙特卡洛方法、采樣法和直接法等。然而，這些方法在計算精度和計算效率上存在一定的局限性。因此，提出一種新的概率潮流計算方法具有重要的研究意義。2.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于非線性映射問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。它的主要特點是采用徑向基函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，具有快速收斂和逼近能力強的優(yōu)點。為了將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于概率潮流計算，本文將電力系統(tǒng)的狀態(tài)量和變量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的非線性映射關(guān)系。3.無跡變換法無跡變換法是一種用于近似計算高維空間中高斯概率分布的方法。它通過選擇一組離散點來代表高斯分布，利用數(shù)值積分的方式計算概率密度函數(shù)的值。為了將無跡變換法應(yīng)用于概率潮流計算，本文將電力系統(tǒng)的狀態(tài)量和變量抽樣為離散點，利用無跡變換法計算概率密度函數(shù)的值。4.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的概率潮流計算方法本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算方法。具體步驟如下：(1)構(gòu)建電力系統(tǒng)的模型，包括節(jié)點的負荷模型、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和變量的分布模型。(2)使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練電力系統(tǒng)的非線性映射關(guān)系，得到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。(3)使用無跡變換法抽樣電力系統(tǒng)的狀態(tài)量和變量，計算概率密度函數(shù)的值。(4)使用計算得到的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和概率密度函數(shù)的值，進行概率潮流計算。5.仿真實驗本文使用IEEE14節(jié)點測試系統(tǒng)進行仿真實驗，驗證了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算方法的有效性和準(zhǔn)確性。實驗結(jié)果表明，該方法能夠快速準(zhǔn)確地計算出電力系統(tǒng)的概率潮流，并與傳統(tǒng)的概率潮流計算方法進行了對比分析。6.結(jié)論本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無跡變換法的三相概率潮流計算方法，綜合利用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和無跡變換法的精確數(shù)值積分能力，提高了概率潮流計算的精度和計算效率。通過對IEEE14節(jié)點測試系統(tǒng)的仿真實驗，驗證了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。進一步研究可以探索該方法在其他電力系統(tǒng)問題中的應(yīng)用，并進一步提高計算的效率和精確性。參考文獻：[1]AhangarR.M.,Taheri-BoshrooyehS.,andLiuN.RBF-basedprobabilisticloadflowmethodconsideringloadcorrelation[J].ElectricPowerSystemsResearch,2021,198:107318.[2]FangW.,TongZ.,HuangJ.,andZhangY.ANovelIntegratedMethodofUnsig-ParticleFilterandUMPforProbabilisticPowerFlowCalculation[J].IEEETransactionsonSmartGrid,2018,9(3):2197-2211.[3]XuP.H.,WangD.Z.,YuT.K.,andSuQ.Y.Anovelweightedsum-basedconstraineddifferentialevolutionalgorithmforp