适用于快速暂态稳定计算的新型负荷模型和参数辨识方法

• 作者: 凌小波 周玉光 王伟 章启明 艾芊 陈陈 顾丹珍
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 负荷模型 暂态稳定 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 78-85
• 页数: 8页
• 分类号: TM76
• 字数: 5051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2004.12.016

摘要

负荷模型在电力系统运行的仿真和评估方面起到重大作用.文中对常规前馈神经网络(BP网络)的学习规则、拓扑结构以及激活函数进行改进后,建立适应性BP(Adaptive Back-Propagation简称ABP)网络模型,并由此提出一种新型负荷模型.ABP能够克服常规BP网络的一些缺点,而且该模型因其非结构性且易收敛而优于传统的负荷模型,这样取得的负荷模型比传统的负荷模型更加精确.通过现场实测数据验证了此模型的有效性.同时,对这种方法在传统负荷模型参数辨识方面进行了研究.在对网络结构进行修改后,提出基于线性BP(Linear Back-Propagation,简称LBP)网络的参数辨识方法.LBP负荷模型可以接入到暂态程序中,从而大大减少计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈陈	上海交通大学电气工程系	183	5188	38.0	63.0
2	艾芊	上海交通大学电气工程系	235	4395	36.0	56.0
3	顾丹珍	上海交通大学电气工程系	6	265	6.0	6.0
4	王伟	上海电力公司调度通信中心	16	312	9.0	16.0
5	周玉光	上海交通大学电气工程系	4	157	4.0	4.0
6	章启明	上海电力公司调度通信中心	2	84	2.0	2.0
7	凌小波	上海电力公司调度通信中心	1	43	1.0	1.0