简介:摘要: 近年来,随着国家经济的快速发展,社会水平的不断提高,进一步的促进了科学技术的发展。其中,最关键的就是计算机技术的发展。当前的计算机技术在各个领域中的应用程度在不断地增加。在我国的基础产业之中,占据重要地位的是电力系统,在国家的电网中电力系统的自动化技术促进了电网相关方面的发展。如果想促进国家电网发电技术的进步以及质量的提高,可以通过将计算机技术与电力系统的自动化技术二者进行有效的融合。因此,为了进一步的探索计算机技术与电力系统自动化技术二者的融合,本文对电力系统自动化的特点,智能电网技术的特点以及 电力系统自动化中计算机技术的应用进行了全面的分析与研究,最终促进了计算机技术与电力系统自动化技术的融合。
简介:摘要为简化传统交直流混合系统潮流计算方法,提出了一种改进算法。该算法采用Gauss-Seidel迭代法求解直流系统,通过调整换流变压器的变比以使换流器的触发角运行在合适的值域,再与交流系统交替迭代求解。针对遗传算法适合处理离散变量但容易陷入局部最优而内点法具有方向性但不适合处理离散变量的不足,提出一种内点法和遗传算法相结合的混合算法对交直流系统无功优化模型求解,交流系统中少量的离散控制变量及直流系统控制变量采用遗传算法求解而交流系统中大量的连续控制变量则采用内点法求解。混合算法结合了两种算法的优点,可以方便地处理离散变量且具有明显的方向性。通过实例仿真验证了该算法具有收敛性好、运算速度快等优点。
简介:摘要电网电力系统的安全稳定并且实现可实现经济运营,与其对负荷的准确预测具有较为重要的关系,基于多分辨分析思想为基础的小波分析结合BP神经网络构建模型,对电网短期符合进行预测。首先,采用正交小波变换的塔式结构快速算法对电网负荷数据序列实现小波分解过程,剔除负荷中的非有价值历史数据,获得真实规律性电力负荷数据;然后,通过小波分解后,根据分解后的各层分量选取阈值,获得符合其特点的分量数据后输入神经网络,经过小波算法的重构过程得到预测日期的负荷数据。仿真结果显示,运用文中构建的改进BP神经网络模型预测较人工网络预测精度具有明显优势,该预测方法能够更好地对电网进行有效的负荷预测。