Оценивание границы динамической надежности электроэнергетической системы
Автор: Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б.
Журнал: Известия Коми научного центра УрО РАН @izvestia-komisc
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 1, 2010 года.
Бесплатный доступ
Для оценивания границы динамической надежности разработан алгоритм, основанный на инверсии искусственной нейронной сети с поиском единствен- ного элемента. Согласно алгоритму, находится самая ближайшая к текущему режиму точка на границе, а затем определяется ее расстояние до границы, позволяющее судить о надежности текущего режима. В случае необходимо- сти, оператор производит соответствующие управляющие воздействия, уводя систему в более безопасный режим работы. Предложен метод выбора опти- мального набора входных параметров модели оценки надежности. Приведены результаты экспериментальной проверки работы алгоритма на примере Коми энергосистемы.
Электроэнергетическая система, граница динамической надежности, инверсия нейронной сети, дивергенция, нелинейный анализ главных компонент
Короткий адрес: https://sciup.org/14992373
IDR: 14992373
Список литературы Оценивание границы динамической надежности электроэнергетической системы
- Alvarez J.-M. G., Mercado P.E. Online Inference of the Dynamic Security Level of Power Systems Using Fuzzy Techniques//IEEE Trans. On Power Systems, 2007. Vol. 22. No. 2. Р. 717-726.
- Reed R.D., Marks II R.J. An evolutionary algorithm for function inversion and boundary marking//Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation, 1995. Р. 794-797.
- Kassabalidis I.N., El-Sharkawi M.A., Marks II R.J. and others. Dynamic security border identification using enhanced particle swarm optimization//IEEE Trans. оn Power Systems, 2002. Vol. 17. No. 3. P. 723-729.
- Jensen C.A., Reed R.D., El-Sharkawi M.A., Marks II R.J. Location of operating points on the dynamic security border using constrained neural network inversion//Proc. Int. Conf. Intelligent Systems Applications to Power Systems, (ISAP 97), Seoul, Korea, 1997.
- Jensen C.A., Reed R.D., Marks II R.J. et al. Inversion of feedforward neural networks: algorithms and applications//Proceedings of the IEEE, 1999. Vol.87. No.9. pp. 1536-1549.
- Jensen C.A., El-Sharkawi M.A., Marks II R.G. Power systems security assessment using neural networks: Feature selection using Fisher discrimination//IEEE Trans. On Power Systems, vol. 16, No. 4, Nov., 2001, Р. 757 -763.
- Kirkpatrik S., Gelatt C.D., Vecchi M.P. Optimization by simulated annealing//Science, 1983. Vol. 220. Р. 671-680.
- Niazi K.R., Arora C.M., Surana S.L. Power System Security Evaluation Using ANN: Feature Selection Using Divergence//Electric Power System Research, 2004. Vol. 69. Р. 161-167.
- Kramer Mark A. Nonlinear Principal Component Analysis Using Autoassociative Neural Networks//AIChE Journal, 1991. Vol. 37. No. 2. Р. 233-243.
- Шумилова Г.П., Готман Н.Э., Старцева Т.Б. Выбор входных параметров нейронной сети для решения задачи оценивания границ динамической надежности электроэнергетической системы//Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики: Сб. науч. тр. Вып. 58. Математические модели и методы исследования надежности либерализованных систем энергетики/Отв. ред. Н.И. Воропай, М.Ш. Мисриханов. М.-Н.Новгород: Изд-во Волго-Вятской академии государственной службы, 2008. С. 150-157.
- Arora S.M. On-line transient security evaluation using pattern recognition technique/Ph.D. Thesis, Deptt. Of Elect. Engg., JNV Univ., Jodhpur, India, 1991. 226 p.
- Arora S.M., Surana S.L. Transient security evaluation and preventive control of power systems using PR techniques, IE(I) Journal-EL, 1996. Vol. 76. Р. 199-203.
- Kassabalidis I.N., El-Sharkawi M.A., Marks II R.J. Border identification for power security assessment using neural network inversion: an overview//2002 Congress on Evolutionary Computation, 2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence, 2002, Honolulu. Р. 1075-1079.
- Jensen C.A., Reed R.D., El-Sharkawi M.A., Marks II R.J. Location of operating points on the dynamic security border using constrained neural network inversion//Proc. Int. Conf. Intelligent Systems Applications tj Power Systems, (ISAP 97), Seoul, Korea, Jyly 1997.
- Гусак А.А., Гусак Г.М., Бричикова Е.А. Справочник по высшей математике. 7-е изд. Минск: ТетраСистемс, 2006. 640 с.
