[发明专利]基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型的建立方法有效
| 申请号： | 201711084314.4 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107942160B | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 王毅;庞家彧;赵家庆;赵晋泉;彭晖;闪鑫;邹德虎;罗玉春;彭龙;李春;丁宏恩;俞瑜;赵慧 | 申请（专利权）人： | 国电南瑞科技股份有限公司;河海大学;国网江苏省电力公司苏州供电公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;G01D21/02 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;王丹 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型的建立方法，包括如下步骤：步骤1、获取线路两端的原始实测数据；步骤2、建立输电线路等值模型；步骤3、基于PMU量测数据和输电线路等值模型，采用抗差最小二乘法对输电线路参数进行辨识，得到输电线路参数的估计值X′；步骤4、建立基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型；步骤5、分别读取线路两端的原始实测数据和输电线路参数的估计值，采用BP神经网络进行反复训练并修正内部的权值和阈值，当实际输出值与期望输出值之间的总误差精度小于最小误差值ε时，停止训练，获得最终的基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型。形成可用于实际电网的稳态模型参数模型，提高电网分析计算的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 线路 参数 特性 辨识 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取线路两端的原始实测数据；步骤2、建立输电线路等值模型；步骤3、基于PMU量测数据和输电线路等值模型，采用抗差最小二乘法对输电线路参数进行辨识，得到输电线路参数的估计值X′；步骤4、建立基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型；步骤5、分别读取线路两端的原始实测数据和输电线路参数的估计值，采用BP神经网络进行反复训练并修正内部的权值和阈值，当实际输出值与期望输出值之间的总误差精度小于最小误差值ε时，停止训练，获得最终的基于BP神经网络的线路参数特性辨识模型。
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