基于GPS同步量测量的模糊神经网络用于暂态稳定预测研究

• 作者: 周佃民 廖培金 苏建设
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 GPS 预测 暂态稳定 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 13-15,19
• 页数: 4页
• 分类号: TM712|TP18
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2001.02.003

摘要

利用GPS同步时钟获得系统各机组的功角或系统内最大摇摆角，然后通过模糊神经网络进行暂态稳定性预测，充分利用了模糊系统和神经网络的优点，一方面考虑了专家的经验，另一方面又通过样本集进行学习，能自动提取模糊规则、优化隶属函数等，因此具有较高的模式分类正确率和函数逼近精度。对6机22节点的算例表明，所提方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏建设	上海交通大学电力系	17	525	11.0	17.0
2	周佃民	西安交通大学电力系	17	538	11.0	17.0
3	廖培金	西安交通大学电力系	14	173	7.0	13.0