一种基于神经网络的最优潮流求解方法及装置

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一种基于神经网络的最优潮流求解方法及装置
申请号:CN202411000181
申请日期:2024-07-24
公开号:CN118983809A
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
摘要
本公开涉及电力系统技术领域,提供一种基于神经网络的最优潮流求解方法及装置,该方法包括:根据待求解的最优潮流问题获取第一最优潮流模型,第一最优潮流模型预先构建;根据第一最优潮流模型构建第一神经网络,其中,所述第一神经网络的输入为所述第一最优潮流模型的输入,所述第一神经网络的输出为所述最优潮流问题的最优决策变量和所述最优决策变量的质量评估量;对所述第一神经网络进行训练,得到第二最优潮流模型;利用所述第二最优潮流模型求解所述最优潮流问题。本公开能够快速、有效地求解最优潮流问题,提高最优决策变量预测的准确性;且无需使用训练数据训练第二最优潮流模型,在保证训练效果的前提下,加快神经网络的训练速度。
技术关键词
潮流求解方法 决策 变量 拉格朗日 KKT条件 求解装置 传播算法 数值 模块 电力系统 发电量 交流电 发电机 符号 矩阵 代表 节点 电压 速度 数据