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题名基于直接神经动态规划的电网状态估计及理论线损计算
被引量：11
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作者
卢志刚
李爽
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第23期50-55,共6页
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文摘
针对电网线损的理论计算值与实际值之间的差别问题,提出利用基于直接神经动态规划的电网状态估计结果来计算线损。首先采用模糊聚类算法进行网络拓扑辨识,根据聚类向量弥补量测向量的不足,避免了不良数据的影响,得到正确的系统网络结构;然后对自适应动态规划算法进行扩维改进,建立了基于直接神经动态规划的电网状态估计模型,利用该模型的状态估计结果进行理论线损计算,得到逼近电网真实情况的线损数据。仿真结果证明了本文算法的可靠性和实用性。
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关键词
状态估计
直接神经动态规划
网络拓扑辨识
模糊聚类
线损
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Keywords
state estimation： direct neural dynamic programming： network topology identification
fttzzy clustering
line loss
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分类号
TM731
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于直接神经动态规划的电力系统协调控制
被引量：3
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作者
于淼
尚伟鹏
卢宁
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机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期699-707,共9页
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基金
国家自然科学基金(51407201)
北京建筑大学博士启动基金(00331614032)
北京市教委科研计划(SQKM201610016017)
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文摘
区域间弱阻尼低频振荡是影响电网安全稳定运行的关键问题。目前广域直流和发电机控制的实施已成为提高电网区域间低频振荡阻尼的重要手段之一,但是在发电机、HVDC、FACTS等装置控制器之间的协调方面还需进一步的深入研究。提出直接神经动态规划方法在电力系统稳定控制中的应用结构,基于一般超前-滞后环节的移相式神经网络形式,将直接神经动态规划方法嵌入到传统的电力系统稳定控制器中。将上述提出的方法应用到典型电网结构以及南方电网中实现了控制器的协调设计。仿真结果表明使用该方法进行控制器协调设计后,可以实现很好的协调控制效果。
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关键词
低频振荡
直接神经动态规划
移相式神经网络
协调控制
电力系统稳定
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Keywords
low frequency oscillation
direct neural dynamic programming
phase-shift neural network
coordinated control
power system stability
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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