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智能变电站成熟度评价:基于GABP神经网络的研究
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更新于2024-07-02
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"该资源是一篇关于人工智能在智能变电站成熟度模型构建及评价研究的学术论文,主要探讨了基于GABP神经网络的方法。" 本文深入探讨了智能变电站的关键性,它作为智能电网的核心组件,对于推动全球从高碳发展向低碳经济转型起着重要作用。为了全面评估智能变电站的发展状况,作者提出了一个名为“智能变电站成熟度模型”(SSMM),该模型基于电气设备、供电质量、经济价值、社会人员和环保指标五个维度,包含了20个具体的评价指标。 在构建模型的过程中,作者对比分析了多种指标权重确定方法,选择了层次分析法(AHP)来量化各个评价指标的重要性。接着,文章详细介绍了神经网络的基本原理,并基于BP神经网络建立了一个初步的智能变电站成熟度评价模型。然而,由于BP神经网络存在训练时间长和精度不足的问题,作者进一步采用了遗传算法(GA)对BP神经网络进行优化,形成了GABP神经网络模型,并进行了训练与预测仿真。 通过比较两种模型的预测效果,GABP神经网络模型因其高效性和准确性被选为更合适的智能变电站成熟度评价工具。最后,结合层次分析法和GABP神经网络,论文对实际的变电站进行了评价,并依据结果给出了针对性的发展建议,旨在为智能变电站的建设和改进提供指导,同时也提升了我国在国际电力领域的话语权。 关键词涵盖:智能变电站、成熟度评价、层次分析法、BP神经网络、遗传算法。这篇研究不仅在理论上有所贡献,而且在实际应用中具有显著的价值,为智能变电站的未来发展提供了理论支持和实践指导。
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1 绪论
3
(3)理论指导实际,指明智能变电站改造方向。本文提出的智能变电站成
熟度评价指标体系,是在深度分析智能变电站的实际结构特点及其成熟度影响
因素的基础上进行总结归纳得出的,因此本文提出的评价指标体系具有实际意
义,且本文所提出的评价方法可以应用于实际智能变电站的评价,从而为企业
决策者制定评价方法提供新的思路。
1.2
国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
国际上提出智能电网的概念早、发展快,目前智能电网方面的研究处于领
先水平。美国对智能电网的研究开始的最早,南加州爱迪生公司(
SCE
)提出的
智能电网具有可再生能源、分布式储能、电网控制与优化、高效率与智能解决
用户需求等五个特点奠定了美国发展智能电网的基础
[13]
。
20
世纪
60
年代,美国
的电网已经非常强大,成熟且高度互联,只有边远地区处于脱网状态。
2007
年,
美国国会批准的《能源独立和安全法》中第一次以官方的名义来定义智能电网,
并成立智能电网专项小组
[14]
。到
2014
年,美国智能电网产业已经超过
428
亿,
美国除了具有大型电网外,在家庭和小型生产商之间存在大量分布式能源。
日本在 2011 年东部大地震后,火电厂的发电比例由震前的 60 %上升到
90 %
,所以日本对智能电网的主要需求是提高电力系统的稳定性以及加速可再
生能源的开发研究
[15]
。由于欧洲的电力需求相对稳定,故电网建设速度较慢,
商业利益是欧洲建设智能电网的主要驱动力
[16]
,积极采用新技术、新设备提高
电网利用效率是其发展智能电网的新方向。
国际上提出智能电网的概念早,但是由于国外采用输配分离的发展模式,
使得智能变电站的发展受到局限性。目前,欧美等国对智能变电站的内涵仅为
描述性的语言,并没有统一的定义。
1.2.2
国内研究现状
中国、印度、巴西等一些发展中国家被视为 21 世纪智能电网发展的先驱。
我国国家电网公司致力于建设坚强智能电网,取得了特高压输电工程、柔性交
流输电、调度自动化、分布式发电、光伏发电、新能源接入、电动汽车等一批
拥有自主知识产权的重要工程实践成果。学者们不仅高度重视智能电网技术的
万方数据
1 绪论
4
研究,为发展智能电网打下了坚实的基础,而且智能电网评价方面的工作也是
学者们关心的重点。
(
1
)智能电网技术领域的研究
智能电网技术领域的研究方向较多,本文将重点介绍智能电网特高压输电
技术、柔性交流输电技术、储能技术及提高电网安全性等方面的研究现状。文
献
[17]
研究超特高压交流输电线路在西北等具有高海拔、沙尘暴等地区的线路电
晕特性,研究成果可为我国高海拔地区输电线路选型提供参考;文献[18]建立串
并联混合的柔性交流输电元件模型,并用实例验证柔性交流输电元件可以提高
电网电压稳定性;文献
[19]
认为储能技术对实现微电网安全稳定具有重要作用,
并提出储能技术在微电网运行策略和容量配置方面的优化;文献[20]从防御者的
角度,提出以动态博弈论的方法来提高智能电网的安全性。
(
2
)智能电网评价工作的研究
目前,智能电网评价工作的研究主要集中在智能电网的多指标综合评价、
智能电网的投资评估模型以及智能电网技术领域的评价研究等三个方面。文献
[21-22]
均为基于九级模型(
TRL
)对智能电网的综合评价,只是前者仅考虑技术
指标的影响,后者从技术、经济和社会环境三个方面对智能电网进行综合评价;
文献
[23-24]
分别建立了智能配电网投资评价指标体系和智能电网产业成熟度评
价体系,均希望通过建立评价指标可以针对目前的投资进行评估及指出未来改
进的方向;文献[25]围绕智能电网建设的产业前景,应用投入产出模型分析智能
电网对各产业的影响,并提出可用于实际的智能电网项目技术性评价模型。
智能变电站是建设坚强智能电网的重要支撑。目前,建设智能变电站是国
内变电站发展的重点。随着电力研究的不断深入,智能变电站技术和变电站智
能化改造成为学者们关注的重点。
(
1
)智能变电站与技术领域的研究
目前,国内在智能变电站技术领域的研究重点主要为继电保护技术、实时
在线监测技术和变电站之间的标准通信技术。
继电保护技术的研究。文献
[26]
构建智能变电站继电保护可靠性的评价体
系,并对继电保护可靠性进行评价;文献[27]分析了智能变电站在线监测数据,
并提出构建
Markov
模型且采用
Go
法计算继电保护系统的动态可靠性;文献
[28]
提出用
G
语言描述继电保护逻辑图,并由此给出继电保护故障的可视化分析模
型。
万方数据
1 绪论
5
在线监测技术的研究。文献[29]评估目前在线监测系统的优缺点,深入研究
网络层中
AODV
路由协议并提出改进方案,通过对相关参数仿真结果表明改进
后的协议提升了成功率;文献
[30]
是基于云技术对监控系统进行设计;文献
[31]
详细地分析了实例数据和目前在线监测系统的现状,并以 J2EE 和 SQL server
2012
为工具,对智能变电站在线监测整合系统进行详细的设计,通过各种调试
手段,最终使变电站在线监测整合系统能够满足变电站的实际运行需要。
通信技术的研究。文献[32-33]均讨论了通信系统的功能设计,前者重点讨
论智能电网出现故障时的应急通信系统设计;文献
[34]
针对目前通信中存在的问
题,提出构建无线通信网络的架构并进行研究;文献
[35]
考虑到电力通信网络中
卫星通信的缺点,提出利用自适应混合纠错编码可有效提高通信系统的北斗星
站的通信能力。
(
2
)变电站与智能化改造的研究
文献[36-37]分别对不同电压等级的变电站进行智能化改造,改造的着力点
均为一次设备、二次设备及自动化系统方面,通过改造前后对比试验,表明改
造后的智能变电站自动化水平有所提高。
文献[38]基于变电站运行可靠性和改造成本经济性提出对传统变电站的智
能化改造方案。
文献
[39]
针对改造后的变电站在运行方式、关键技术、继电保护等方面存在
验收难度等问题,利用深圳市供电公司提出的智能化变电站改造原则,提出
110kV
变电站智能化改造组网的验收难点、重点及解决办法。
文献
[40]
利用模糊物元理论,通过人员、设备、技术及管理环境等四个方面
对拉东地区 220kV 变电站智能化改造的项目管理进度进行评价,针对评价结果
及当地的特点,提出该变电站的项目管理改进意见。
综合近年来国内的研究成果可知,我国在智能电网方面的研究相对完善,
不仅在电网技术方面有所突破,而且建立了有效的智能电网综合评价指标体系;
国内将建设智能变电站和智能变电站技术的研发作为研究重点且取得了不错的
成绩。但是,智能变电站综合评价的研究相对较少,往往以单一技术指标为主,
且均采用较为传统的评价方法,对问题剖析的不够完善。因此,本文将智能变
电站作为一个具有成熟度的个体进行评价研究,提出智能变电站的“成熟度”
概念;根据变电站的结构建立可应用实际智能变电站的成熟度评价指标体系,
且结合目前快速发展的人工智能算法,用神经网络对智能变电站成熟度进行评
万方数据
1 绪论
6
价研究。
1.3
本文研究内容
本文以智能变电站为研究对象,对智能变电站的结构以及智能变电站成熟
度影响因素进行总结分析,从而建立智能变电站成熟度评价指标体系。通过对
主观赋权法和客观赋权法的优缺点对比,最终采用层次分析法确定各评价指标
的权重。针对传统
BP
神经网络算法的缺点,利用遗传算法(
GA
)对其优化并
进行仿真对比。最后运用层次分析法(AHP)和 GABP 神经网络相结合对 500kV
奚贤智能变电站进行成熟度评价并提出未来改造的建议。针对以上内容,本文
分为以下
6
个章节:
(1)绪论
介绍本文的选题背景和选题意义,详细阐述智能电网和智能变电站的国内
外研究现状,简要概括本文的研究内容。
(2)智能变电站
简述智能电网和智能变电站的概念,并详细介绍智能变电站的内涵特征、
结构特点、发展阶段及新一代智能变电站的内涵特点。
(3)智能变电站成熟度评价指标体系
首先根据能力成熟度模型(
CMM
),建立智能变电站成熟度模型;其次根
据评价指标选取原则,以智能变电站的成熟度为目标层,以技术设备、供电质
量、经济价值、社会人员与环保指标为准则层,共建立 20 个具体的评价指标;
最后详述指标权重确定的方法。
(
4
)基于
BP
神经网络的智能变电站成熟度评价模型
简要介绍人工神经网络和 BP 神经网络的概念,详述 BP 神经网络算法的实
现过程、设计步骤,建立基于
BP
神经网络的智能变电站成熟度评价模型,并对
该模型进行训练、测试与仿真,最后详细分析仿真结果。
(5)基于 GABP 神经网络的智能变电站成熟度评价模型
简要介绍遗传算法的概念,详述遗传算法和
BP
神经网络的结合原理、算法
步骤和算法设计,建立基于
GABP
神经网络的智能变电站成熟度评价模型,对
该模型训练、测试与仿真,将仿真结果与 BP 神经网络仿真结果对比分析,最后
将该模型用于智能变电站的成熟度评价。
万方数据
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