自组织映射神经网络用于动态电压稳定分析的新方法

• 作者: 付英 钟德成
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 多层自组织网络 误差反向传播学习算法 电压稳定分析
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研讨--人工智能在电力系统中的应用
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TM712|TP18
• 字数: 461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2000.02.005

摘要

介绍了一种利用人工神经网络(ANN)进行动态电压稳定分析的新方法.这种多层自组织网络(SHNN)综合利用了自组织映射网络(文中使用Kohonen网络)和多层感知机网络(MLP).Kohonen网络把输入样本按运行条件的相似性进行聚类,从而使MLP网络的性能得到提高.使用2个SHNN模型,一个用于判定电力系统是否处于动态稳定,另一个预测动态稳定系统的PQ节点的电压幅值.通过动态模拟得到训练样本.最后对WSCC 9节点系统和New England 39节点系统进行数字仿真,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟德成	香港理工大学电机工程学系	17	332	10.0	17.0
2	付英	香港理工大学电机工程学系	1	17	1.0	1.0