1、電力系統(tǒng)電壓崩潰事故是電力系統(tǒng)喪失穩(wěn)定性的一個重要原因,因其影響面大,造成的經濟損失巨大,社會影響嚴重,是電力系統(tǒng)安全運行的一個急需解決的問題。 裕度指標是對系統(tǒng)接近電壓崩潰程度的一種量度,是電壓穩(wěn)定研究的重要指標,本文通過分析現(xiàn)有裕度指標計算方法的不足,提出了兩種電壓穩(wěn)定裕度計算的新算法。 本文首先提出了基于改進BP算法的電壓穩(wěn)定裕度計算模型。傳統(tǒng)BP算法易陷入局部極小值,學習過程收斂速度慢；而利用P-V曲線獲得系統(tǒng)的

2、穩(wěn)定裕度,又要求神經網絡算法有非常好的曲線擬合能力。因此,本文將自適應學習速率法和附加動量法這兩種算法結合,構成改進BP算法,并利用該算法進行IEEE5節(jié)點系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定裕度計算及求解系統(tǒng)電壓穩(wěn)定薄弱點。 其次提出了利用徑向基神經網絡進行電壓穩(wěn)定裕度計算,徑向基函數(shù)具有收斂精度高、收斂速度快等優(yōu)點,并且徑向基能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)。相對于BP網絡來說結構簡單、訓練簡捷。根據(jù)電力系統(tǒng)的主要特點,在分析和研究訓練樣本的形成方

3、法的基礎上,建立一個多輸入多輸出的網絡結構,并在IEEE5節(jié)點系統(tǒng)上進行仿真,通過該模型可以很快的計算出系統(tǒng)負荷節(jié)點的電壓穩(wěn)定極限,并且畫出負荷節(jié)點的P-V曲線,求出系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定裕度,并且識別出電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定薄弱點。 最后,利用本文所提出的上述思想方法,以IEEE39節(jié)點系統(tǒng)為例進行了仿真計算,并進行了分析比較,徑向基神經網絡較BP算法而言,在進行電壓穩(wěn)定裕度計算時,可以免去復雜的的系統(tǒng)建模過程,并且準確、快速的求出系統(tǒng)的