电力工业论文_基于深度置信网络的微电网分级优 -电力系统保护与控制杂志社投稿

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电力工业论文_基于深度置信网络的微电网分级优

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文章摘要:微电网发生故障时，需要进行网络重构。为了提高微电网重构的效率，提出了一种基于深度置信网络（deep belief networks，DBN）的微电网分级优化重构方法。该方法将DBN引入到分级优化算法中，将网络重构过程中不涉及潮流计算的寻优过程放在第一级处理，在第二级优化过程中使用训练好的DBN，直接输出网损、平衡节点功率和电压结果，节省计算时间；另外还提出一种综合评估方法，对于DBN的输出结果，决策者可以根据层次分析法（AHP）改变综合评估函数中不同指标的权值系数，从而得到不同的重构方案，实现决策的多样化。最后，在MATLAB中搭建改进的IEEE 33节点微电网系统进行仿真实验，通过对比所提算法和在线计算潮流的分级优化算法，结果表明所提算法可以得到相同的重构方案，但是计算时间仅为在线计算潮流方法的七十分之一，此外，根据本文设定的综合评估方法，仿真结果表明当对输出结果有不同的侧重点时，可以得到不同的重构方案，从而实现重构结果综合最优。

文章关键词:

论文作者:周伟豪林加阳易永利吴堃铭陈民铀

论文分类号:TM73

文章来源：《电力系统保护与控制》网址: http://www.dlxtbhykzzz.cn/qikandaodu/2021/1018/1052.html