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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

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。

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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