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摘要:
针对广义负荷建模中逆变器容量限制带来模型泛化能力变差问题,对逆变器容量限制影响并网点广义负荷故障响应的机理进行了分析,提出将分段函数拟合的思想应用于广义负荷人工神经网络类模型的训练,即将各故障样本进行联合训练以同时学习其不同的分段特性.最后建模仿真结果表明所提方法能够同时较好地提高人工神经网络模型在广义负荷建模中的泛化能力和稳定性.
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文献信息
篇名 考虑逆变器容量约束的广义负荷建模研究
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 总体测辨法 人工神经网络 逆变器容量限制 分段函数拟合 泛化能力
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 智能电网
研究方向 页码范围 55-61
页数 7页 分类号 TM714
字数 5333字 语种 中文
DOI 10.19753/j.issn1001-1390.2020.001.007
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 李国杰 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室 48 242 8.0 15.0
2 郑秋宏 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室 3 3 1.0 1.0
3 韩蓓 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室 15 221 7.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
总体测辨法
人工神经网络
逆变器容量限制
分段函数拟合
泛化能力
研究起点
研究来源
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
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
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22
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55393
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