基于神经网络预测的电弧炉供电系统动态无功混合补偿方法

基于神经网络预测的电弧炉供电系统动态无功混合补偿方法王育飞;孙路;刘浩;薛花
【期刊名称】《电力电容器与无功补偿》
【年(卷),期】2017(038)005
【摘要】为提高电弧炉供电系统无功补偿准确性和实时性,对电弧炉供电系统动态无功补偿方法进行深入研究,提出PSO-GA优化的RBF神经网络预测方法,结合粒子群算法与遗传算法优点,自适应调整预测参数,解决RBF神经网络预测算法参数难以确定的问题.提出SVC和SVG混合补偿电弧炉动态无功功率拓扑结构,预测SVC 三相不平衡等效电纳进行动态无差拍无功补偿,并设计了SVC与SVG的协同控制方法.仿真结果验证了基于神经网络预测的混合无功补偿方法的可行性和优越性.【总页数】6页(P66-71)
【作者】王育飞;孙路;刘浩;薛花
【作者单位】上海电力学院电气工程学院,上海200090;上海电力学院电气工程学院,上海200090;国网阜阳供电公司,安徽阜阳236000;上海电力学院电气工程学院,上海200090
【正文语种】中文
【相关文献】
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