检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]清华大学电机系,北京100084 [2]美国Drexel大学电机与计算机系
出 处:《电力系统自动化》1999年第19期8-11,33,共5页Automation of Electric Power Systems
基 金:国家科委攀登项目
摘 要:指出了负荷动态建模过程中存在的问题,提出用人工神经网络( A N N)来建立负荷的动态模型。从修改 A N N 误差准则函数的角度出发,在误差准则函数中引入网络输出的能量约束,提出了一种快速误差反向传播( F B P)算法,并利用动模和现场试验数据验证了 F B P网络用于负荷动态建模的有效性和优越性。The im portance of dynam ic m odels of pow er system has long been recognized. And the feedforw ard perceptrontype artificialneuralnetw ork is used m ost w idely in the training m odels. This paper points out som e existing problem s in theprocess ofbuilding the dynam ic load m odeland presents a new w ay to establish pow er system dynam ic m odels w ith artificialneural netw orks ⒉ A N N⒕. The dynam ic load m odel using a fast back propagation ⒉ F B P⒕neural netw ork is developed. It isbased on the correction of its cost function by introducing an energy constraint. The sim ulation results on physicallaboratoryand field tests dem onstrate its validity and superiority in dynam ic load m odeling.
分 类 号:TM711[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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