节点文献

基于神经网络的油田电力网无功功率管理技术

The study of reactive power management of oil-field power system by neural networks

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具，请取消加速工具后下载。

【作者】 郭振民； 周丽；

【Author】 GUO Zhen-min, ZHOU Li ( Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; Harbin University of Science and Technology Harbin 150080, China)

【机构】 哈尔滨工业大学!黑龙江哈尔滨 150001； 哈尔滨理工大学!黑龙江哈尔滨 150080；

【摘要】 油田电力网在传输无功功率时产生了巨大的能量损耗。针对这一问题，本文应用一扩展Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络──耦合梯度网络，建立了油田电力网无功功率管理的全局优化的数学模型。仿真结果表明，通过这一网络模型的优化计算，可以获得可观的经济效益。

【Abstract】 Transfiniting reactive power brings about large waste of energy in power system of oilfield. To solve this problem, an expanded Hopfield neural network-coupled gradient network is used to construct globally optimizing mathematical model of oilfield power system. Simulation results show that fairly financial gain can be got through optimal calculation.

【关键词】 油田电力网； 神经网络； 耦合梯度网络； 无功功率管理；
【Key words】 oilfield power system； neural network； coupled gradient network； reactive power management；
【基金】 黑龙江省自然科学基金!（G9707）
  • 【文献出处】 电机与控制学报 ,Electric Machines and Control , 编辑部邮箱 ,2000年03期
  • 【分类号】TM761
  • 【下载频次】47
打印本页
节点文献中：