| 自适应神经网络在负荷动态建模中的应用 |
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| 引用本文： | 顾丹珍,艾芊,陈陈,沈善德. 自适应神经网络在负荷动态建模中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2007, 27(16): 31-36 |
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| 作者姓名： | 顾丹珍 艾芊 陈陈 沈善德 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学电气工程系,上海市,徐汇区,200030
2. 清华大学电机系,北京市,海淀区,100084 |
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| 摘 要： | 人工神经网络(ANN)具有的自适应、自学习、非线性重构等特点，使之成为解决电力系统负荷建模的有效途径。该文利用模糊理论对典型BP神经网络(TBP)的学习速度因子和权值惯性因子进行修正，采用自构形学习算法对网络拓扑2个方面进行改进，提出自适应神经网络(ABP)。结合现场试验和仿真数据，对TBP和ABP在负荷建模的速度和精度2方面进行了比较。同时，就负荷建模问题对自适应神经网络模型阶次和隐层神经元个数等因素进行了探讨。
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| 关 键 词： | 负荷模型 自短适应前馈网络 模糊理论 自构形学习算法 |
| 文章编号： | 0258-8013（2007）16-0031-06 |
| 收稿时间： | 2006-03-17 |
| 修稿时间： | 2006-12-15 |
Application of Adaptive Neural Network in Dynamic Load Modeling |
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| GU Dan-zhen,AI Qian,CHEN Chen,SHEN Shan-de. Application of Adaptive Neural Network in Dynamic Load Modeling[J]. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(16): 31-36 |
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| Authors: | GU Dan-zhen AI Qian CHEN Chen SHEN Shan-de |
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| Affiliation: | 1. Shanghai Jiaotong University, Xuhui District, Shanghai 200030, China; 2. Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China |
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| Abstract: | Artificial neural network (ANN) is an effective way in electric power system load modeling. The paper presents an adaptive back-propagation network (ABP),which modifies learning rate and momentum by using fuzzy logical theory. The structure of network is optimized by self-structure learning algorithm. And the model is applied to field tests data and the identification effect is also verified. Furthermore,some factors,such as network orders and hidden neuron numbers,are discussed in load modeling. |
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| Keywords: | load models adaptive back-propagation fuzzy theory self-structure-learning algorithm |
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