摘要：为了在智能电网中快速、准确、高效地对短路电流进行预测,提出了一种基于自适应混沌粒子群-反向传播BP神经网络模型的短路电流预测新方法。该方法采用自适应混沌粒子群算法优化BP神经网络各层之间的权值和阈值,将电网中发电机和负荷的出力作为BP神经网络的输入特征量,各节点的短路电流值作为输出特征量,从而建立了考虑各种影响因素的短路电流预测模型。算例结果表明,该方法在预测精度和速度上优于其他几种方法,能为智能调度辅助决策提供有力的技术支持。

关键词：短路电流 负荷 预测 

单位：湖南大学电气与信息工程学院