基于机器自学习的电网安全校正算法研究

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基于机器自学习的电网安全校正算法研究

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毕业论文范文题目：基于机器自学习的电网安全校正算法研究，论文范文关键词：基于机器自学习的电网安全校正算法研究
基于机器自学习的电网安全校正算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：电力系统有功安全校正控制是安全控制中的一项重要内容。当系统受到扰动进入紧急状态时,就需要迅速地进行安全校正控制。传统的安全校正方法一般采用灵敏度类算法,即先计算出系统中各机组出力对各支路潮流的灵敏度关系,再在满足某些规定的约束条件下,通（文章此处忽略..）过调整机组出力消除支路过负荷并使系统达到一个最优目标,但由于该方法不能进行自学习,在电力系统某种复杂运行方式下不能达到满意的误差要求。当系统处于非安全状态时,对系统运行方式调整时应该要减少人工调整的手段,使计算得到的安全校正方案能“自适（文章此处忽略..）应”电网运行状态的变化,能够根据历史数据进行自动修改某些网络参数等信息。因此,对这类问题的研究,就需要采用一种智能化的研究方法,而机器自学习的方法就能够解决这些问题。目前关于机器自学习方法的研究比较多,尤其是在人工智能方面上比较多,智能（文章此处忽略..）技术也比较成熟,但这些方法用于电网安全校正方面还很少,因此本文所做的研究非常有必要,通过采用机器自学习的方法给电网提供准确的安全校正方案,最大可能地保证电网的安全、经济运行。本文分析了传统的灵敏度方法,针对存在的问题,对机器自学习的两种（此处忽略..）方法,即BP神经网络算法和最小二乘支持向量机算法进行了详细的研究。在此基础上,对两种方法应用于电网安全校正方案的计算进行了分析。通过用IEEE-30节点的算例验证,证明该两种方法的计算结果和灵敏度法相比,具有显著降低误差的优势。

以上为本篇毕业论文范文基于机器自学习的电网安全校正算法研究的介绍部分。

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