【电力系统】MATLAB环境下基于神经网络的电力系统稳定性预测
摘要
本研究基于神经网络方法，针对电力系统的稳定性问题提出了一种预测方法。利用MATLAB环境进行实验，构建了多层神经网络以预测电力系统在不同负荷情况下的稳定状态。实验结果表明，神经网络在准确预测电力系统的稳定性方面具有较好的性能。
理论
1. 电力系统稳定性概述
电力系统稳定性是指在受到扰动后，系统能够恢复到原始或新的稳定状态的能力。它是电力系统设计和运行中的关键问题之一，直接关系到系统的安全和可靠性。
2. 神经网络原理
-
多层感知器（MLP）：MLP是一种常用的神经网络结构，包含输入层、隐藏层和输出层。每一层通过加权连接和激活函数进行计算，从而实现复杂函数的拟合能力。
-
神经网络在电力系统中的应用：神经网络可用于模式识别和分类问题，因此适合预测电力系统的稳定状态。通过训练，神经网络可以学习输入负荷和系统稳定性之间的映射关系。
实验结果
实验采用了典型的电力系统数据集，其中输入为不同的负荷条件，输出为电力系统的稳定状态（稳定或不稳定）。实验利用MATLAB环境下的神经网络工具箱进行模型构建和训练。
-
实验参数：包括神经网络层数、每层的神经元数量和激活函数的选择。
-
实验分析：结果表明，神经网络在不同负荷条件下的稳定性预测准确率较高，具有较强的泛化能力。
-
图示结果：实验结果展示了模型的预测效果，绿色表示稳定状态，红色表示不稳定状态。
部分代码
% MATLAB Code for Neural Network Power System Stability Prediction
clear;
clc;% Load dataset (replace 'data' with actual dataset variable)
load('power_system_data.mat'); % Example data file, modify as necessary
inputs = data(:, 1:end-1); % Input features (e.g., load conditions)
targets = data(:, end); % Stability labels (e.g., 1 for stable, 0 for unstable)% Define neural network architecture
hiddenLayerSize = 10; % Number of neurons in hidden layer
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);% Divide data for training, validation, and testing
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;% Train the neural network
[net, tr] = train(net, inputs', targets');% Test the neural network
outputs = net(inputs');
errors = gsubtract(targets', outputs);
performance = perform(net, targets', outputs);% Plot results
figure;
plotconfusion(targets', outputs);
title('Confusion Matrix for Power System Stability Prediction');
参考文献
❝
Kundur, P., Balu, N. J., & Lauby, M. G. (1994). Power System Stability and Control. McGraw-Hill.
Anderson, P. M., & Fouad, A. A. (2003). Power System Control and Stability. IEEE Press.
Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）