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基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别
被引量:
11
1
作者
刘绚
文俊
刘天琪
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期98-102,共5页
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模...
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵;然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练,最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型,即不同的同调发电机组;最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明:自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果,没有出现误判,且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。
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关键词
电力系统
自适应共振
KOHONEN网络
自组织神经网络
模糊
聚
类
:
同调
机群
同调
识别
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题名
基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别
被引量:
11
1
作者
刘绚
文俊
刘天琪
机构
四川大学电气信息学院
重庆市电力公司沙坪坝供电局
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期98-102,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50595412)~~
文摘
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵;然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练,最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型,即不同的同调发电机组;最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明:自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果,没有出现误判,且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。
关键词
电力系统
自适应共振
KOHONEN网络
自组织神经网络
模糊
聚
类
:
同调
机群
同调
识别
Keywords
power system
adaptive resonance theory
Kohonen's self-organizing neural network
self-organizingneural network
fuzzy clustering
coherent generator groups
coherency identification
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别
刘绚
文俊
刘天琪
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2010
11
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