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遗传算法优化BP神经网络的电能质量预测预警研究

来源：电工电气发布时间：2021-09-18 12:18 浏览次数：547

遗传算法优化BP神经网络的电能质量预测预警研究

武晨晨¹，苗霁¹，祝佳楠¹，张文惠²

(1 国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司，江苏宿迁 223800；

2 南京理工大学自动化学院，江苏南京 210094)

摘要：电能质量稳态指标的预测和预警对于优化电网运行方式具有重要意义。以某监测点为研究对象，根据该监测点的历史天气信息、有功功率、无功功率和电能质量数据，使用遗传算法改进 BP 神经网络，构建复合型神经网络预测系统。给出了电能质量分等级预警方式，通过模糊聚类合理灵活地设置阈值并给出电能质量预警信息，以适应不同场合的预警。算例验证证明了该方法的有效性与实用性。

关键词：电能质量；遗传算法；BP 神经网络；预测；预警；模糊聚类

中图分类号：TM933.4 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2021)09-0018-05

Power Quality Prediction and Warning Based on BP

Neural Network Optimized by Genetic Algorithm

WU Chen-chen¹, MIAO Ji¹, ZHU Jia-nan¹, ZHANG Wen-hui²

（1 State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd Suqian Power Supply Branch, Suqian 223800, China;

2 School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China）

Abstract: The prediction and warning of power quality steady state indices is of great significance to optimize the operation of power grid.In this paper, a certain monitoring point is taken as the research object and the data about its historical weather information, active power, reactive power and power quality are performed., The genetic algorithm is utilized to improve the BP neural network and a complex neural network prediction system is constructed accordingly. This prediction system could warn by the grades of power quality and could set threshold value reasonably and flexibly by the use of fuzzy clustering aiming at giving warning information which is available for various situations. In the end ,this method is verified effective and practical by an example.

Key words: power quality; genetic algorithm; BP neural network; prediction; warning; fuzzy clustering

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