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In dieser Arbeit wird die Reaktivleistungs-/Spannungsregelung in einer Verteilungsunterstation untersucht. Ziel ist es, den geeigneten On/Off-Status der Kondensatoren und die passenden Positionen des Lastwandler (LTC) für die nächsten 24 Stunden zu bestimmen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) entworfen, um einen vorläufigen Dispositionsplan für die Kondensatoren und LTC zu erstellen. Die Eingaben für das ANN sind die reale Leistung und die reaktive Leistung des Haupttransformators sowie die Spannungen der Primär- und Sekundärbussen, und die Ausgaben sind der gewünschte On/Off-Status der Kondensatoren und die LTC-Tap-Positionen. Der vorläufige Dispositionsplan wird durch fuzzy dynamische Programmierung weiter verfeinert, um den endgültigen Plan zu erreichen. Um die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode zu demonstrieren, wird die Reaktivleistungs-/Spannungsregelung an einer Verteilungsunterstation in Taipeh, Taiwan, durchgeführt. Die Ergebnisse des Beispiels zeigen, dass ein geeigneter Dispositionsplan für Kondensatoren und LTC mit der vorgeschlagenen Methode in sehr kurzer Zeit erreicht werden kann.
Hsu et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.