基于自组织神经网络和稳态模型的多台感应电动机聚合方法

• 作者: 张承学 张景超 张鹏飞 李奎 鄢安河
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 稳态负荷模型 电动机聚合 自组织神经网络 负荷建模
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 44-48,86
• 页数: 6页
• 分类号: TM714|TP18
• 字数: 3579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2007.11.010

摘要

电力系统稳定计算中,精确的负荷模型为计算结果的可信度提供了保证.在利用统计综合法进行负荷建模时,如何提高多台感应电动机的聚合精度是研究的重要内容之一.文中提出一种基于自组织神经网络对电动机进行分类、并针对同一类型的电动机采用稳态模型进行等值的聚合方法.最后,应用中国电力科学研究院开发的PSD-BPA暂态稳定计算程序,将分类聚合前后的典型居民和典型商业电动机数据分别代入进行仿真计算.结果表明,采用所提出的聚合方法可以提高多台电动机的聚合精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张承学	武汉大学电气工程学院	87	1421	22.0	33.0
2	张景超	武汉大学电气工程学院	7	168	6.0	7.0
4	张鹏飞		5	91	4.0	5.0
5	鄢安河		10	139	6.0	10.0
8	李奎		1	17	1.0	1.0