基于神经网络的智能电网稳定性预测模型研究OACSTPCD

目前,在智能电网稳定性预测方面,机器学习发挥着越来越重要的作用。鉴于传统预测模型存在多种假设和预测不精确的缺点,提出了一种基于神经网络的智能电网稳定性预测模型,该模型以前馈神经网络为基础,采用考虑反应时间的阻尼最小二乘法对数据进行训练,将消耗、生产的有功功率和弹性系数作为输入变量,对表征智能电网稳定性的特征根实部进行预测,模型在隐藏层的激活函数采用双极性S函数(tansig),输出层的激活函数采用线性传递函数(purelin)。模型采用均方误差(MSE)和决定系数(R-Square,R2)对预测模型精确性和有效性进行评估。预测结果表明,该预测模型在训练和测试阶段均具有足够准确的预测性能,在预测范围具有极低MSE值和极大R2值,对不同潮流下智能电网稳定性的预测表现出了极高的准确性。