模糊神经网络负荷模型的内插外推能力

• 作者: 李培强 李欣然
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊系统 神经网络 负荷建模 电力系统 内插外推 模型结构
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 电网运行与安全
• 页码范围: 1155-1160
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4389字
• 语种: 中文

摘要

为了分析综合负荷模型的实用性,研究了综合负荷模型的内差外推能力.通过分析模糊神经网络综合负荷模型建模数据的特征,确定模糊模型的初始结构;通过模糊神经网络对建模数据的学习,获取模糊推理规则并调整隶属度函数的参数,进而辨识出模糊模型并调整隶属度函数;将电压、有功和无功作为模糊神经网络的广义模型输入,对综合负荷进行解耦建模.在综合负荷构成成分相同的3组数据中,用其中1组建模数据训练得出模糊模型的结构和参数去拟合其它2组建模实测数据,获得良好的拟合效果,从而验证了模糊神经网络综合负荷模型的良好的内插外推能力和收敛性.该特性对于综合负荷模型的实用化具有重要的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李欣然	湖南大学电气与信息工程学院	232	4917	41.0	61.0
2	李培强	湖南大学电气与信息工程学院	83	1551	23.0	37.0