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Auxiliary Hybrid PSO-BPNN-Based Transmission System Loss Estimation in Generation Scheduling

机译：发电调度中基于辅助混合PSO-BPNN的传输系统损耗估计

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The conventional transmission loss estimation methods used by power system utilities in scheduling problems rely on the exactness of the network model. However, the transmission network model in the system operator database is erroneous and not updated periodically. Therefore, the transmission losses calculated based on the erroneous network model is also erroneous. In this context, this paper proposes an auxiliary hybrid model using a back propagation neural network (BPNN) and a particle swarm optimization (PSO) technique to estimate transmission losses, while solving power system scheduling problems. Here, the historical information of the power system is processed by the BPNN and its control parameters are optimized using PSO. In the proposed PSO-BPNN loss estimator, power system variables such as real power generation levels, reactive power injection values, and ambient temperature are used as the input variables. The proposed loss estimator is validated using IEEE 30 bus system and Ontario power system.
机译：电力系统公用事业公司在调度问题中使用的传统传输损耗估计方法依赖于网络模型的准确性。但是，系统操作员数据库中的传输网络模型是错误的，不会定期更新。因此，基于错误的网络模型计算出的传输损耗也是错误的。在此背景下，本文提出了一种使用反向传播神经网络（BPNN）和粒子群优化（PSO）技术的辅助混合模型，以估计传输损耗，同时解决电力系统调度问题。在此，电力系统的历史信息由BPNN处理，并使用PSO优化其控制参数。在提出的PSO-BPNN损耗估计器中，将电力系统变量（例如实际发电量，无功注入值和环境温度）用作输入变量。拟议的损耗估算器使用IEEE 30总线系统和安大略省电力系统进行了验证。

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