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991.
介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的的方法。针对短期电力负荷的特点,设计了预测短期电力负荷的BP神经网络模型和预测流程,并结合具体实例,采用MATLAB神经网络工具箱编程。与实例结果的比较表明,此方法预测短期电力负荷具有实用价值。 相似文献
992.
针对当前母线充电试验时继电保护中存在的一些问题,提出了一种智能型的母线充电保护新方法。在分析母线正常充电和故障元件充电的基础上,找到了正确快速地识别两种情况的特征量,结合模糊神经网络这一新型的人工智能技术,综合利用母线充电时的多种电气量分别提取形成网络的特征输入量,并采用Simpson模糊极小-极大神经网络来形成区分母线正常充电和故障元件充电的模糊模式识别器。利用EMTP程序仿真来获取不同系统参数和各种不同故障情况下模糊神经网络训练和测试所需要的大量样本,通过对模糊神经网络的训练,使网络具备了很强的故障识别能力和较强的泛化能力,结果表明,训练后的网络能快速准确地区分母线在各种运行工况下的正常充电和故障元件充电,从而验证了该方法的有效性。 相似文献
993.
基于参数辨识的光伏组件故障诊断模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多组工况下的模型参数值,结合光伏组件各种故障数据建立了以光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素和等效串并联电阻为输入层向量,以组件正常、组件短路、等效串联电阻异常老化和等效并联电阻异常老化为输出层向量的径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络故障诊断仿真模型,仿真结果验证了上述光伏组件故障规律的正确性。搭建了基于可编程电子负载的光伏组件户外实验平台,进行了组件故障诊断的实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。 相似文献
994.
995.
运用人工神经网络控制模式和一种新型控制算法,设计了一种可同时补偿无功和抑制谐波的并联有源电力滤波器.经MATLAB仿真,结果证明,所提出的有源电力滤波器控制技术及其控制算法,对消除谐波和补偿无功电流起到了更好的作用. 相似文献
996.
997.
在实际电网的运行过程中,通过同步相量测量单元实时采集到的电网动态参数通常含有部分噪声,且有时会因通信故障造成数值的随机缺失,对基于人工智能的电力系统暂态稳定评估模型造成很大影响.为此,提出一种基于改进CatBoost的暂态稳定评估方法.通过分箱算法对输入特征数据进行离散化处理,提高模型对噪声的鲁棒性;采用加权的焦点损失函数代替交叉熵损失函数,提升模型的可信度并减少模型对失稳样本的漏判;将量测数据部分缺失的样本划分到单独的节点中继续建模,从而充分挖掘不完整样本中的暂态信息.在新英格兰10机39节点上的实验结果表明,所提方法的准确率和查全率均优于其他几类机器学习算法,而且所提方法对噪声和数值缺失表现出良好的鲁棒性且具有较快的训练速度和预测速度. 相似文献
998.
999.
1000.