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信息融合技术在电力系统暂态稳定评估中的应用
引用本文:黄辉,舒乃秋,王巍.信息融合技术在电力系统暂态稳定评估中的应用[J].电力科学与工程,2005(4):49-53.
作者姓名:黄辉  舒乃秋  王巍
作者单位:1. 武汉大学,电气工程学院,湖北,武汉,430072
2. 中南电力设计院,湖北,武汉,430071
摘    要:针对电力系统暂态稳定的特点和要求,运用人工神经网络并结合D-S证据理论的信息融合技术,提出了一种暂态稳定评估模型。这个模型综合来自不同传感器的信息,筛选出能迅速反映暂态稳定的特征量,并把特征量按照时间和空间进行分类,最后将这些特征量输入到该模型,得到电力系统暂态稳定评估的最终结果。在4机11节点的测试系统上进行的仿真表明:采用信息融合的模型,能提高运算速度和降低误判率,为在线进行电力系统的暂态稳定分析提供了一条新的思路。

关 键 词:特征量  信息融合  人工神经网络  D-S证据理论  电力系统  暂态稳定分析
文章编号:1672-0792(2005)04-0049-05
修稿时间:2005年9月9日

Application of Information Fusion Technology in Power System Transient Stability Assessment
HUANG Hui,SHU Nai-qiu,WANG Wei.Application of Information Fusion Technology in Power System Transient Stability Assessment[J].Power Science and Engineering,2005(4):49-53.
Authors:HUANG Hui  SHU Nai-qiu  WANG Wei
Abstract:In accordance with the characteristics and request of power system transient stability,a transient stability assessment model is proposed by utilizing artificial neural network and D-S evidence theory based on information fusion technology.This model synthesizes information from different sensors,chooses characteristic quantities which can rapidly reflect the transient stability,then carries on the classification of the characteristic quantities according to the time and the space.These characteristic quantities are inputted into the information fusion model.The final result of power system transient stability assessment is obtained.Simulation results on 4 generator 11 bus test system show that the operating speed can be enhanced and the wrong call rate can be reduced if the information fusion model is used.
Keywords:characteristic quantity  information fusion  artificial neural network  D-S evidence theory  power system  transient stability assessment
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