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1.
人工神经网络和短时仿真结合的暂态安全评估事故筛选方法   总被引:17,自引:5,他引:12  
结合人工神经网络(ANN)和短时数字仿真提出一个用于在线暂态安全评估的事故筛选方法,将3层BP网络作为模式分类器,用来建立稳定评估结果和所选特征量之间的映射关系,在故障切除时刻终止的短时数字仿真被用来生成ANN的输入量,每个ANN处理一个特定的事故状态,使用一个半监督学习算法,ANN可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指标,基于这个连续分布的稳定指标,设置一个相对保守的分类门槛值,避免  相似文献
2.
用于暂态稳定评估的人工神经网络输入空间压缩方法   总被引:16,自引:7,他引:9       下载免费PDF全文
应用粗糙集理论中的决策表化简技术,提出了一种压缩人工神经网络(ANN)输入空间的方法,改善了ANN用于电力系统暂态稳定评估(TSA)时面临的数据训练瓶颈问题。由于训练样本是连续性的数据,采取了3种离散化方法:等频法、等距法和最大熵法。用10机39节点的新英格兰系统测试了该数据压缩方法的有效性。ANN初始输入变量为11个,利用粗糙集化简方法抽取出6个关键特征变量,样本集压缩了45.5%,而ANN稳定分类器的判别效果并没有因此受到影响。  相似文献
3.
基于神经网络暂态稳定评估方法的一种新思路   总被引:12,自引:4,他引:8  
This paper presents a new framework for arificial neural networks (ANN) based transient stability assessment(TSA).The ANN-based TSA problems may be treated as a two-pattern classification problem separating the stable class from the unstable class.The cases close to the classification boundary are often liable to be misclassified.This paper proposes to train a back-propagation ANN using a novel semisupervised learning algorithm for deriving a continuous-spread stability index.The derived stability index is used to indicate the relative stability degree and define a boundary zone between the two different classes.A new classification scheme is hence proposed to group the boundary-zone cases into an extra indeterminate class to avoid misclassifications.A nonlinear mapping for data structure analysis is employed as a convenient tool to observe the separability of the input space.Two well-studied power systems are employed to demonstrate the validity of the proposed approach.  相似文献
4.
基于神经网络暂态稳定评估方法的一种新思路   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于神经网络的暂态稳定评估技术提出了一种新思路。使用半监督学习算法来训练反向传播神经网络 ,得到一个连续分布的暂态稳定指标 ,该指标可用来指明相对稳定度和确定类间边界区。一种数据结构分析方法被用来观察输入空间的可分性及边界区。在此基础上 ,提出一种新的分类方法 ,即将边界区样本分为不确定类 ,以避免误分类。在两个系统中的应用结果表明 ,该方法对暂态稳定评估问题的有效性。  相似文献
5.
各种故障都对电力系统负荷的变化有显著影响,深入地理解和掌握这些影响是十分有益的。文中把数据挖掘技术应用于CLP(Chinese Lighting Power)公司的数据库,分析了在故障影响下母线负荷曲线的聚类,获得了与CLP系统中的特定变电站AAA母线具有相似负荷变化曲线的母线组或区域,从而可以更好地估计和抑制未来故障对这些负荷所造成的损失(例如对它们采取一致的策略等),有利于系统的安全稳定运行。  相似文献
6.
对故障敏感的负荷节点和关键节点的辨识   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
电力系统中许多大扰动都会导致系统负荷降低。对于系统调度员来说,了解和掌握系统中是否存在一些受故障扰动影响而负荷降低始终是最严重的节点、变电站,是相当有用的,同时也是一个具有挑战性的工作。文中将数据挖掘技术用于识别香港电力系统中与故障相关的最敏感的变电站。定义了量度负荷降低严重性程度的两个指标。基于数据统计分析找到了对故障扰动最敏感的变电站,其正确性得到了实际电力系统专家的证实。此外,通过对电压曲线的相关分析,找出了系统中的关键节点,对这些节点实施有效的电压调节,将有助于故障后敏感节点电压的恢复。  相似文献
7.
管霖  吴捷  曹绍杰 《电网技术》1998,22(1):43-48
本文定义了一个能综合反映电力系统特定结构和运行方式下整体暂态稳定水平的连续指标:综合临界切除时间。结合知识库,模糊逻辑推理和综合技术,本文提出了一种能以较高精度在线估计GCCT值的暂态稳定估计方法。  相似文献
8.
各种故障都对电力系统负荷的变化有显著影响,深入地理解和掌握这些影响是十分有益的。文中把数据挖掘技术应用于CLP(Chinese Lighting Power)公司的数据库,分析了在故障影响下母线负荷曲线的聚类,获得了与CLP系统中的特定变电站AAA母线具有相似负荷变化曲线的母线组或区域,从而可以更好地估计和抑制未来故障对这些负荷所造成的损失(例如对它们采取一致的策略等),有利于系统的安全稳定运行。  相似文献
9.
结合人工神经网络(ANN)和短时数字仿真提出一个用于在线暂态安全评估的事故筛选方法 ,将3层BP网络作为模式分类器,用来建立稳定评估结果和所选特征量之间的映射关系 。在故 障切除时刻终止的短时数字仿真被用来生成ANN的输入量,每个ANN处理一个特定的事故状态 。使用一个半监督学习算法,ANN可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指 标。基于这个连续分布的稳定指标,设置一个相对保守的分类门槛值,避免了不安全状态的 漏报。10机新英格兰电力系统的应用结果证实了该方法的有效性。  相似文献
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