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摘要:
提出一种可实时监测次同步谐振的方法,用最容易取得的电流量作为次同步谐振的监测量.通过构造特殊的多层前馈神经网络,建立相应的次同步谐振监测电路,利用其强大的记忆功能和非线性映射特性,得到与采样电流对应的扭振转矩的表现,通过观察转矩的变化趋势,判断次同步谐振发生与否.给出人工神经网络训练样本的形成方法、训练算法和具体的操作步骤.以IEEE第一标准测试系统模型作为仿真算例,试验结果表明所提出的基于人工神经网络的次同步谐振监测方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的次同步谐振监测方法
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 次同步谐振 人工神经网络 监测 电流 转矩
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 理论分析
研究方向 页码范围 21-25
页数 分类号 TM76
字数 3422字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.09.005
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 李兴源 四川大学电气信息学院 449 9176 47.0 76.0
2 董青迅 四川大学电气信息学院 3 27 3.0 3.0
3 张淼 1 6 1.0 1.0
4 穆子龙 四川大学电气信息学院 18 580 9.0 18.0
5 顾威 四川大学电气信息学院 20 690 10.0 20.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
次同步谐振
人工神经网络
监测
电流
转矩
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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