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为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。 相似文献
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为满足大型电网状态估计在线计算速度的需求,提出一种基于行稀疏同构性的快速Givens正交变换旋转策略。该策略利用大型电网状态估计量测分布特点以及加权雅可比矩阵的稀疏特性,根据行同构模式动态选择旋转行对以及基于行稀疏度进行旋转轴选择和行排序,减少非零注入量及Givens旋转次数的同时,大大降低了计算时间。某大型电网计算结果表明,所提出的策略在不改变计算精度的同时,具有更高的计算效率,在Givens旋转效率以及中间非零注入元个数方面都得到了有效提升,满足大型电网实时状态估计计算的要求。 相似文献
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