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991.
柔性多状态开关是一种新型智能配电装置。结合柔性多状态开关的功能特点,提出了含柔性多状态开关的配电网分区条件。以多层图分割理论框架为基础,提出了由粗化、分区和还原阶段构成的分区方法。在粗化过程中,提出了基于最短电气距离的粗化方法,使用贪婪图生长算法完成初始分区,并在还原阶段提出了基于路径搜索的还原方法。分区方法不仅能够优化配电网的运行指标,还能够提高配电网的可控性和灵活性。通过IEEE 118节点配电网算例对所述分区方法进行了说明和验证,并结合柔性多状态开关的调控对分区效果进行了进一步分析。结果表明,该方法能够改善配电网的日均馈线负载均衡度,并能够和柔性多状态开关的调控相配合,进一步改善配电网每一时刻的馈线负载均衡度和电压分布。 相似文献
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996.
电力系统电流互感器饱和特性的柔性神经网络补偿法 总被引:2,自引:1,他引:2
葛宝明 《中国电机工程学报》2006,26(16):150-156
电流互感器(CT)由于饱和使得副边电流变形,进而导致保护与测量应用中的许多问题。为此,提出一种补偿CT饱和特性的方法,以改善其测量性能。所提算法基于具有2个可变参数的sigmoid函数,构建了新型柔性神经网络,以估算CT励磁电流。实时地将估算所得励磁电流与扭曲的副边测量电流相加,即得补偿后原边电流。在学习过程中,所建补偿器的各柔性神经元柔性地改变其形状以适应各自的角色,高度柔性特点增强了网络学习能力,不但可减少网络节点数,而且可减少迭代学习时间。仿真研究中,应用一个900:5A的CT测试所提出的补偿器,测试时考虑了CT原边电流不同直流分量、CT剩磁大小与CT负载特性的影响。仿真结果验证了所提补偿方法的高精度,而且不受CT负载特性、CT剩磁情况及原边电流直流成分的影响。 相似文献
997.
提出三自由度柔性双极性神经网络的结构、原理以及算法,由于网络多自由度学习的特点,使得其学习能力较传统神经网络大为增强。为了全面研究网络柔性对学习能力及复杂性的影响,将三自由度网络与单自由度网络及两自由度网络进行了比较。在学习逼近开关磁阻电机非线性磁化曲线过程中,基于三自由度的神经网络表现出优良的性能,和传统神经网络及两自由度网络比,其更加柔性的特点可以使网络具有更少的神经元、更快的学习速率。基于所提三自由度神经网络,建立了开关磁阻电机转矩逆模型和磁链模型,构建了电机控制系统,有效补偿了电机的非线性特性。仿真结果表明,基于柔性神经网络的开关磁阻电机控制系统有效降低了转矩脉动,系统运行平滑。 相似文献
998.
大型射电望远镜馈源支撑结构采用六根柔索驱动馈源舱完成大范围高精度扫描跟踪的创新设计方案.针对该柔性结构非线性、大滞后、多变量耦合的特点,提出了一种双模糊控制和干扰观测器相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略.这种新方法通过构造干扰观测器来观测柔性结构的各种干扰,并根据观测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响;同时引入带有比例积分校正环节的双模糊控制器来实现馈源舱轨迹跟踪,通过调整因子来优化控制规则.仿真结果表明,该控制算法不仅能满足对轨迹跟踪精度要求,而且具有较强的鲁棒性. 相似文献
999.
1000.