基于小波神经网络优化电网损耗

资 源 简 介

基于小波神经网络优化电网损耗

详 情 说 明

随着分布式电源(DG)在配电网中的渗透率不断提高，传统配电网的运行方式面临新的挑战。本文将介绍如何利用小波神经网络优化电网损耗，并在配电网重构中综合考虑电压降落和电压偏移等多目标优化问题。

### 小波神经网络的优势 小波神经网络结合了小波分析的局部特性和神经网络的非线性逼近能力，能够更准确地捕捉电网运行中的复杂非线性关系。相比传统神经网络，小波神经网络在电力系统参数预测、状态估计和优化控制方面具有更好的自适应性和鲁棒性。

### 配电网重构与损耗优化 配电网重构是一种通过调整开关状态来改变网络拓扑的技术，旨在降低网损、提高运行效率。引入DG后，配电网的潮流分布更加复杂，传统的启发式算法可能难以适应动态变化的需求。小波神经网络能够学习电网的运行模式，并结合优化算法（如粒子群优化或遗传算法）寻找最佳重构方案，从而有效降低电网损耗。

### 多目标优化：电压降落与电压偏移 除了损耗优化，配电网重构还需考虑电压质量。电压降落和电压偏移是影响供电可靠性的关键指标。小波神经网络可以建立电压预测模型，并结合多目标优化方法（如NSGA-II）在损耗和电压指标之间寻找平衡点。例如，通过优化DG的接入位置和出力，可以同时降低网损并改善电压分布。

### 实现思路 数据采集与预处理：收集电网运行数据（如功率、电压、电流等），并利用小波变换提取特征。 小波神经网络训练：构建网络模型，利用历史数据训练以预测电网损耗和电压状态。 多目标优化：将神经网络预测结果作为目标函数，采用优化算法求解最优重构方案。

通过这一方法，可以在复杂配电网环境下实现高效、稳定的优化运行。