利莎

摘要：本文介绍了人工神经网络在电力系统的短期负荷预测、多状态振荡的阻挡、谐波源的检测与辨识等方面的应用。

关键词：电力系统；人工神经网络；智能控制

1、负荷预报及网损计算的人工神经网络方法

1.1 短期负荷预报的人工神经网络方法

为了用户安全、经济地提供高质量的电能，电力部门必须解决运行、控制、规划等方面的许多技术、经济问题。为了实现对电力系统的最佳规划与运行，获得最好的经济效益，系统工程理论与优化技術在电力系统中广泛滥用。应用这些理论与技术的前提是预先知道系统的负荷大小。因此长期的和短期的负荷预报是一个很重要的课题。

短期负荷预报主要用于电力系统的控制与调度，作为潮流计算及偶发事故分析的输入量。而传统的方法几乎毫无例外地属于时间序列的范畴，近年也利用专家系统进行负荷预报。在已有的几利负荷模型中，有的在时间序列中没有考虑气候的影响。而在计及气候影响的模型中，要求写出负荷与影响负荷的各个因素之间的解析表达式，这往往非常困难。人工神经网络则无需写出未来负荷与各个影响因素之间的解析表达式，通过样本对神经网络进行学习训练即可。于是，人工神经网络方法成为提高负荷预报精度、缩短预报的计算时间的有效途径，负荷预报成为人工神经网络方法最有前景的应用领域之一。

1.2 网损计算的人工神经元方法

理论上可以采用潮流计算方法求得任一时刻的有功功率损耗，对时问积分求出能量损耗。……