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摘要:
发输电组合系统可靠性评估中元件状态组合数和潮流计算是引起可靠性评估计算中"计算灾"的主要原因.利用粗糙集的数据约简和特征提取功能,提炼人工神经网络的输入变量、训练样本以及事件类与系统状态之间的概略化关系,建立偶发事件模式识别的粗神经网络(RNN)模型,提出基于RNN的发输电组合系统可靠性评估算法,以提高电力系统可靠性评估的计算效率.可靠性测试系统的计算结果表明,所提算法是正确、可行和有效的.
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文献信息
篇名 基于粗神经网络的电力系统可靠性评估方法
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 可靠性 粗糙集 人工神经网 算法
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 电气·材料工程
研究方向 页码范围 38-42
页数 5页 分类号 TM732
字数 4518字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-582X.2005.07.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钟波 重庆大学数理学院 62 938 18.0 28.0
2 周家启 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 97 5171 45.0 70.0
3 赵渊 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 70 2098 26.0 44.0
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研究主题发展历程
节点文献
可靠性
粗糙集
人工神经网
算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
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