运用人工神经网络在电网经济调度中的智能算法

资 源 简 介

运用人工神经网络在电网经济调度中的智能算法

详 情 说 明

人工神经网络在电网经济调度中的应用为解决这一复杂问题提供了智能化的解决方案。电网经济调度是指在满足电力系统各种约束条件下，合理安排各发电机组的出力，使系统运行总成本最低。传统方法通常采用数学规划等优化技术，但随着电网规模的扩大和可再生能源的接入，这些方法面临计算复杂度高、适应性差等挑战。

人工神经网络通过模拟生物神经系统的结构和功能，能够学习历史调度数据中的复杂非线性关系。对于电网经济调度问题，神经网络可以学习负荷预测、发电成本、网络约束之间的映射关系。当输入当前系统状态（如负荷需求、机组可用容量等）时，经过训练的网络能够快速输出近似最优的发电计划。

相比传统方法，神经网络具有三大优势：一是处理非线性问题的能力强，能够适应电网中的各种复杂约束；二是计算速度快，一旦训练完成，决策几乎是实时的；三是具备良好的泛化能力，即使面对未曾见过的运行状况也能提供合理的调度方案。

实际应用中，通常采用多层感知机或递归神经网络结构。输入层接收系统状态信息，隐藏层进行特征提取和转换，输出层产生各机组的建议出力。训练数据来自历史最优调度记录或通过传统优化方法生成的样本。值得注意的是，为了确保调度方案的安全性和可行性，神经网络输出通常需要经过后处理校验。

这种智能算法特别适合应对现代电力系统中的不确定性，如风电、光伏发电的波动性。通过与强化学习等技术的结合，神经网络调度系统还能不断从运行反馈中学习改进，实现持续优化。未来随着计算能力的提升和算法的改进，神经网络在电网经济调度中的应用将更加广泛和深入。