基于径向基神经网络的配电网线损计算模型研究.pdf下载

weixin_39822095 2021-10-06 21:26:42

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基于径向基神经网络的配电网线损计算模型研究.pdf

基于径向基函数神经网络的低压配电网三相不平衡附加线损研究.pdf

基于改进PSO优化RBF神经网络线损计算与分析.pdf

一、配电网故障恢复重构的核心需求与技术挑战配电网作为电力系统与用户直接连接的关键环节，其故障恢复重构的目标是：在配电网发生故障（如线路短路、设备跳闸）后，通过调整开关状态（断开故障线路开关、闭合联络开关），快速隔离故障区域，恢复非故障区域的供电，同时满足 “网损最小、供电可靠性最高、操作次数最少” 的多目标优化。随着分布式电源（光伏、储能）并网与用户对供电可靠性要求的提升（如数据中心需 99.999% 供电可靠性），传统故障恢复重构方法面临严峻挑战。（一）配电网故障恢复重构的核心特性与约束。

随着电动汽车（Electric Vehicle, EV）渗透率的快速提升，大规模 EV 接入配电网已成为新型电力系统发展的必然趋势。EV 作为可移动的储能负荷，其无序充电可能导致配电网线损增加、电压越限等问题，而有序调度则可发挥其削峰填谷、辅助服务的潜力。本文以 IEEE33 节点配电网为研究对象，提出一种双层优化调度策略：上层以电网运营商的经济性与安全性为目标优化电价信号，下层以 EV 用户充电成本最小化为目标调整充电行为，通过上下层动态交互实现 EV 与电网的协同优化。一、系统模型与问题描述。

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