GRNN算法在电力系统状态估计中的应用.pdf

电力系统状态估计是电力系统监控的关键技术之一，用于获取系统实时的精确运行状态。传统的状态估计方法基于数学优化，如最小二乘法，通过解决一个包含量测和系统模型的线性方程组来实现。然而，这种方法对于非线性问题和异常数据处理可能效率不高。 广义回归神经网络（GRNN）是一种特殊的神经网络模型，它基于径向基函数（RBF）网络，特别适合于非线性问题的快速近似。GRNN由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元数量与训练样本相同，每个神经元对应一个样本，权重是固定的，仅有一个可调整的参数——平滑因子。GRNN的训练过程相对简单，它通过对所有样本进行一次遍历来确定网络的权重，这个过程也称为“拟合”。 在电力系统状态估计中应用GRNN算法有以下优势： 1. **快速训练**：GRNN的训练过程只需一次遍历样本，不需要迭代优化，因此训练速度快，适合在线状态估计。 2. **高精度**：由于GRNN能够逼近任意复杂的非线性关系，其估计精度通常较高。 3. **鲁棒性**：GRNN对异常数据的容忍度较高，能够较好地处理量测中的错误或异常值。 4. **实时性**：由于其快速的学习特性，GRNN能够满足电力系统实时状态估计的需求。 论文中提出了确定GRNN平滑参数的方法，平滑因子对网络的泛化能力和拟合程度有直接影响。选择合适的平滑因子可以平衡网络的适应性和复杂性，避免过拟合或欠拟合。此外，还讨论了确定输入神经元数量的方法，输入神经元的数量通常与系统的状态变量数量一致，确保网络能全面反映系统状态。 在电力系统状态估计中，GRNN算法首先需要处理实时量测数据，通过递推更新的方式不断更新网络，以适应系统状态的变化。这种动态GRNN网络可以持续跟踪系统状态，提供准确的实时估计。仿真结果验证了GRNN算法在电力系统状态估计中的高效性和准确性，表明这种方法在实际应用中具有很大的潜力。 GRNN算法在电力系统状态估计中的应用展示了其在处理非线性问题和实时计算方面的优势，为电力系统的安全稳定运行提供了新的工具。结合电力系统的特性和GRNN的特点，这种技术有望在未来的电力系统调度和控制中发挥更大的作用。