基于改进的神经网络油田配电网谐波预测研究.pdf

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1、控制理论与应用自动化技术与应用》2013年第32卷第05期ControlTheoryandApplications基于改进的神经网络油田配电网谐波预测研究吴庆波1。刘德胜(1．大庆油田有限责任公司，黑龙江大庆163000；2．佳木斯大学信息电子技术学院，黑龙江佳木斯154007)摘要：油田配电网网络较大，用电设备较多，谐波产生几率较为频繁。通过对油田配电网谐波规律的分析，从理论上假设油田配电网的数学模型，采用改进的神经网络算法进行建模和预测，最终分析模型的预测能力和误差精度，根据MATLAB仿真，验证了此方法的有效性。关键词：油田；配电网；谐波；神经网络；中图分类号：TP183文献标

2、识码：A文章编号：10037241(2013)05-0001—04O_lFieldDistributionNetworkHarmonicPredictionBasedontheImprovedNeuralNetworkResearchWUQing-bo．LIUDe-sheng(1．TheDaqingOilfieldCo．，LTD．，Daqing163000China；2．InformationElectronicInstituteofTechnologyJiamusiUniversity,Jimusi154007China)Abstract：Theoilfieldpowernetwo

3、rkisbigger，electricequipmentismorecauses，morefrequentharmonicchance．Basedontheanalysisoftheoilfielddistributionnetworkharmonicrule，fromthetheoreticalhypothesisoilfielddistributionnetwork，themathematicalmodeloftheimprovedneuralnetworkalgorithmisusedformodelingandprediction，finalmodelpredictionab

4、ilityanderrorprecisionareanalyzed，accordingtothesimulationofMATLAB，andthevalidityofthemethodiSverified．Keywords：oilfield；distributionnetwork；harmonic；neura1network1引言形畸变是否控制在允许的范围内、并给出预警预报。对油田配电网中大量使用变频、整流和开关电源技油田配电网来说，通过频率扫描，谐波计算可以选择合术制造的节能设备，特别是变频调速电机、永磁同步电适的滤波器，使其对电网的谐波污染控制在标准范围之机、变频器、高频开关电源

5、等新型节能设备以及非线性内，并预防谐振事故的发生。电子设备如节能灯、计算机和家用电器等非线性负荷，随着我国工业化进程的不断加快，对电能质量的要这些设备在节约能源和提高生产效率的同时，也产生了求也越来越高，然而现实却是越来越严峻，日趋严重的大量的电力谐波并注入到电网中，使供电质量变坏，对“电力污染”问题不仅对油田配电网的安全稳定的运行电气设备产生极大的危害⋯。造成危害，而且很容易出现某些问题，而造成无法挽回针对谐波的危害，可按照配电网的结构、参数和负的巨大经济损失【。所以，谐波及其治理将是科研工作荷情况，通过电能质量分析，检测系统的谐波参数和谐者和企业亟待解决的问题。波幅值，并通过计算

6、分析判断电力系统中的电压电流波本文首先针对有天油田配电网的机构特性，建立模拟的谐波产生规律模型，采用神经网络进行预测预报，收稿日期：2013—01—28TechniquesofAIJIomatic，n&AppI目BonsI1《自动化技术与应用》2013年第32卷第05期控制理论与应用ControlTheo~andApplications并通过MATALB进行仿真研究。神经网络建模的模型如图l所示3，输入为总的电流值和基波电流值，输入样本可以选择一个周期2油田配电网谐波系统模型分析的随机值，输出为5次谐波的幅值。隐含层神经元数油田配电网结构复杂，网络系统结构中谐波成分量为8个，隐含层个

7、数要根据实际仿真时的训练样很不相同，畸变波形也是千差万别，收集所有类型的畸本数据分析情况进行适当调整，没有具体的确定方变波形具有很大难度，况且并不是所有的畸变波形都案，以模型输出误差和神经网络权值、阈值作为调可以用作训练样本的。因此很难从建立一个理论上的整的依据。具有一定精度的数学模型。从对油田配电网中典型的非线性负载所产生的畸变波形的研究分析发现，偶次3基于神经网络的配电网谐波预测研谐波成分占得比重不大，奇次谐波比重较高且危害很究步骤大，并且从分析中发现