基于自适应神经网络的电力系统经济调度

摘要：为了适应新能源接入大电网的发展趋势,降低输电损耗,提出了考虑输电损耗的电力系统经济调度问题。提出根据功率平衡约束误差在线调整连续神经元更新步长的自适应方法,建立了基于增广的Lagrange-Hopfield神经网络的自适应神经网络算法,并且构建了该算法的仿真计算流程。从理论上证明了该算法的收敛性,论证了该算法具有快速的收敛速度。通过选取不同的更新步长参数求解实例,证明该算法可以在线调整步长,从而提高收敛速度,大幅减少迭代次数。