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针对应用ANN方法时需要处理大量的日负荷数据而影响运算速度的缺点,提出用主成分分析(MainComponent Analysis,MCA)与ANN相结合的组合模型进行预测的方法,在日负荷数据输入神经网络之前用MCA进行处理,“过滤”掉无用的信息成分,以提高负荷预测的效率。仿真结果验证了该组合模型是可行并且高效的。 相似文献
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分析电力系统距离保护的特点及人工神经网络所具有的自适应能力、学习能力和模式识别能力 ,基于模式识别原理 ,提出了一种实现自适应距离保护的神经网络模型 ,并进行了大量的仿真计算 ,证明所提方法的优越性 ,能够对电力系统的各种故障情况进行正确识别 相似文献
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分析电力系统距离保护的特点及人工神经网络所具有的自适应能力、学习能力和模式识别能力,基于模式识别原理,提出了一种实现自适应距离保护的神经网络模型,并进行了大量的仿真计算,证明所提方法的优越性,能够对电力系统的各种故障情况进行正确识别. 相似文献
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