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神经网络电力系统稳定器的设计与实现 被引量:6
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作者 管霖 程时杰 陈德树 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第6期384-387,共4页
本文利用BP型神经网络逼近受控系统逆动态具体设计实现了一种神经网络电力系统稳定器(NNPSS)。所设计的NNPSS以四层BP网络为主体,采用非线性PSS的控制响应构成样本进行训练并通过了单、多机仿真的检验。文章深入分... 本文利用BP型神经网络逼近受控系统逆动态具体设计实现了一种神经网络电力系统稳定器(NNPSS)。所设计的NNPSS以四层BP网络为主体,采用非线性PSS的控制响应构成样本进行训练并通过了单、多机仿真的检验。文章深入分析了NNPSS的性能和特点,重点探讨了设计过程中存在的各种具体问题。NNPSS装置采用分层结构实现。动模实验结果证实了NNPSS应用于真实工业环境的可行性。所设计的NNPSS装置显著改善了电力系统的动、静态稳定性能并为各种大、小扰动提供了有效的阻尼作用。 展开更多
关键词 神经网络 电力系统 稳定器
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基于改进算法的模糊神经网络电力系统稳定器 被引量:4
2
作者 孙勇 李志民 +1 位作者 张东升 于继来 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期58-61,共4页
基于模糊神经网络的电力系统稳定器具有适应电力系统非线性,且不依赖电力系统数学模型的特点,针对模糊神经网络隶属度函数的中心参数选取问题,提出了一种基于极大熵原理优化模糊神经网络的设计方法。该方法利用一个最优化的目标函数导... 基于模糊神经网络的电力系统稳定器具有适应电力系统非线性,且不依赖电力系统数学模型的特点,针对模糊神经网络隶属度函数的中心参数选取问题,提出了一种基于极大熵原理优化模糊神经网络的设计方法。该方法利用一个最优化的目标函数导出中心向量和宽度的学习算法,改善了网络的回归能力和泛化能力。针对电力系统发生的低频振荡问题,提出了一种基于熵优化模糊神经网络电力系统稳定器的设计方案。该方案避免了控制器对系统精确数学模型的依赖,利用神经网络的学习能力,在线自动生成训练样本,实现了电力系统的实时控制。仿真结果表明,提出的电力系统稳定器控制方案可以显著地提高被控机组的稳定性及电力系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊神经网络 隶属度函数 中心参数选取 极大熵原理 低频振荡 熵优化 电力系统稳定 多机电力系统
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神经网络电力系统稳定器之研究
3
作者 管霖 程时杰 陈德树 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1995年第12期16-19,共4页
基于动态神经网络构造了一种电力系统稳定器(NNPSS)。通过单、多机数字仿真研究了神经网络控制器应用于电力系统实时控制所面临的两个问题:(1)未知扰动下控制输出的合理性;(2)单机-无穷大母线系统下训练的控制器在多机... 基于动态神经网络构造了一种电力系统稳定器(NNPSS)。通过单、多机数字仿真研究了神经网络控制器应用于电力系统实时控制所面临的两个问题:(1)未知扰动下控制输出的合理性;(2)单机-无穷大母线系统下训练的控制器在多机系统中的控制效果。文章详细介绍了NNPSS的设计思想,训练样本选取单、多机仿真结果分析。 展开更多
关键词 神经网络 电力系统 稳定器 数字仿真
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基于自组织模糊神经网络电力系统稳定器的设计 被引量:7
4
作者 叶其革 王晨皓 吴捷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期687-690,695,共5页
采用一种自组织模糊神经网络设计电力系统稳定器,该稳定器能通过结构和参数的学习,克服传统模糊控制器设计过程中存在的盲目性及拚凑性,避免模糊控制器中模糊逻辑规则的冗余或欠缺.
关键词 自组织模糊神经网络 电力系统稳定器 模糊控制器
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基于情感自学习神经网络的电力系统分布式复合学习控制
5
作者 石童昕 陈龙胜 任勇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期344-354,共11页
针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨... 针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨识模型以获取模型辨识误差;其次,基于CESSNNs的输出和模型辨识误差为NMAPSs设计复合学习控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性;最后,仿真实验表明所设计的控制策略的有效性. 展开更多
关键词 电力系统 多智能体 情感自学习神经网络 复合学习控制
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基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测 被引量:1
6
作者 朱燕芳 闫磊 +3 位作者 常康 赵文娜 李远 徐利美 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第S01期179-185,共7页
通过对深度卷积神经网络的深入研究,提出基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测方法,保障系统安全运行。采用广域测量系统测量每个支路与节点,将获得的功率与关键特征值分别作为深度卷积神经网络模型输入、输出,训练这2个数据,并使用... 通过对深度卷积神经网络的深入研究,提出基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测方法,保障系统安全运行。采用广域测量系统测量每个支路与节点,将获得的功率与关键特征值分别作为深度卷积神经网络模型输入、输出,训练这2个数据,并使用深度卷积神经网络AlexNet分析输入数据与输出数据的映射关系,建立基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测模型,通过特征值分组、振荡模式筛选、数据预处理、模型训练和模型评估,实现电力系统运行状态评估,完成电力系统故障预测。实验结果说明:该方法的关键特征值计算结果与实际结果基本一致,可靠性高;使用正则化可提升模型泛化效果,防止模型过拟合;与其余方法的准确率和误报率指标相比,所提方法的准确率高达99.52%,误报率为1.16%,综合评价指标较高,评估效果优势显著。 展开更多
关键词 深度卷积 神经网络 电力系统 故障预测 AlexNet
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Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法 被引量:1
7
作者 周一辰 李金泽 +3 位作者 李永刚 陈鹏伟 郭通 孙浩潮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,共8页
针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时... 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。 展开更多
关键词 电力系统 非线性振荡 Koopman算子理论 多层感知机神经网络 科学人工智能
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基于神经网络的自适应电力系统稳定器 被引量:13
8
作者 谭振宇 程时杰 +2 位作者 魏璇 李江 文劲宇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第15期1-5,36,共6页
摘要 :为彻底解决常规自校正控制器中受控系统参数难以识别的问题 ,提出了一种可以根据受控系统运行工况自动调整控制参数的新型自适应控制。在这种自适应控制中 ,人工神经网络被用来对受控系统的运行状态进行辨识。根据系统辨识的结果 ... 摘要 :为彻底解决常规自校正控制器中受控系统参数难以识别的问题 ,提出了一种可以根据受控系统运行工况自动调整控制参数的新型自适应控制。在这种自适应控制中 ,人工神经网络被用来对受控系统的运行状态进行辨识。根据系统辨识的结果 ,控制器可按照传统 PID控制器的设计原则自动调整控制器参数 ,达到最佳的控制效果。根据所提出的原理 ,设计了一种变参数自适应 PID型电力系统稳定器 (NNPIDPSS)。将设计的 NNPIDPSS用于单机—无穷大电力系统和具有多模振荡特性的多机电力系统 。 展开更多
关键词 电力系统稳定器 PID控制 神经网络
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基于神经网络逆系统的电力系统稳定器的研究 被引量:8
9
作者 梁有伟 胡志坚 陈允平 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期61-65,14,共6页
首先分析了具有PSS辅助励磁控制的单机无穷大系统的可逆性,在此基础上,以发电机功角为控制输出量,提出了一种基于神经网络a阶逆系统的电力系统稳定器(NNIPSS)的设计方案,为了增强伪线性系统的动态品质特性和鲁棒性,闭环辅助控制器采用Fu... 首先分析了具有PSS辅助励磁控制的单机无穷大系统的可逆性,在此基础上,以发电机功角为控制输出量,提出了一种基于神经网络a阶逆系统的电力系统稳定器(NNIPSS)的设计方案,为了增强伪线性系统的动态品质特性和鲁棒性,闭环辅助控制器采用Fuzzy-PID开关切换控制方式。将所设计的NNIPSS用于单机无穷大电力系统,并同常规PSS(CPSS)相比,仿真结果表明了其对于改善电力系统动态水平和暂态稳定的优越性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统稳定器 神经网络 系统 模糊控制
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基于模糊神经网络的模糊控制器综合优化设计Ⅱ.模糊电力系统稳定器 被引量:10
10
作者 高峰 秦翼鸿 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1996年第12期1-3,共3页
针对单机—无穷大电力系统,利用所提出的模糊控制器综合优化设计方法设计了基于模糊神经网络的模糊电力系统稳定器(FNN-PSS),并由数字仿真证明了所提出方法的有效性和实用性。
关键词 模糊神经网络 电力系统 稳定器 设计
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基于神经网络的船舶综合电力系统负荷组合预测研究 被引量:3
11
作者 严文博 黄云辉 +3 位作者 熊斌宇 唐金锐 王栋 周克亮 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第7期112-120,共9页
随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神... 随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神经网络的船舶综合电力系统负荷预测方法,揭示其在复杂工况下预测的局限性。针对以上问题,提出了基于BP和RBF神经网络相结合的船舶综合电力系统负荷组合预测方法。此组合预测方法集合了BP和RBF神经网络模型的优势,提高了预测模型的泛化能力和容错率。最后,以江苏某纯电动船舶为实际算例,针对复杂工况下的船舶综合电力系统负荷进行对比预测。结果表明,所提方法与单一预测算法相比,预测精度从96.63%提高至98.98%。 展开更多
关键词 船舶电力系统 负荷预测 BP神经网络 RBF神经网络
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一种神经网络变结构电力系统稳定器的设计 被引量:1
12
作者 刘瑞叶 王海超 马志波 《继电器》 CSCD 北大核心 2002年第8期33-35,49,共4页
在变结构控制理论的基础上 ,设计了一种基于神经网络的电力系统稳定器 (NNPSS)。利用BP神经网络对系统的状态进行辨识 ,通过对网络的训练 ,使神经网络能对不同的运行状态及扰动产生相对应的附加励磁控制。仿真实验证实了神经网络电力系... 在变结构控制理论的基础上 ,设计了一种基于神经网络的电力系统稳定器 (NNPSS)。利用BP神经网络对系统的状态进行辨识 ,通过对网络的训练 ,使神经网络能对不同的运行状态及扰动产生相对应的附加励磁控制。仿真实验证实了神经网络电力系统稳定器的可行性 ,所设计的NNPSS有效改善了电力系统的稳定性。 展开更多
关键词 神经网络 变结构 电力系统稳定器 设计
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从感知-预测-优化综述图神经网络在电力系统中的应用 被引量:4
13
作者 李卓 王胤喆 +3 位作者 叶林 罗雅迪 宋旭日 张振宇 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第12期2-16,共15页
随着新型电力系统发电侧、输电侧和用电侧不确定性的日益增加,电力系统拓扑结构关系逐渐复杂、规模程度不断升级。常规欧式空间数据解析方法在表征多源异构和非规则的拓扑结构关系时,往往呈现性能较差、准确度不高的问题。图神经网络(gr... 随着新型电力系统发电侧、输电侧和用电侧不确定性的日益增加,电力系统拓扑结构关系逐渐复杂、规模程度不断升级。常规欧式空间数据解析方法在表征多源异构和非规则的拓扑结构关系时,往往呈现性能较差、准确度不高的问题。图神经网络(graph neural networks,GNNs)能够捕捉到不同节点和边之间的复杂依赖关系,并有效挖掘非欧式空间数据结构中的时空特征,适用于复杂电力系统拓扑结构关系的感知与建模。针对于此,基于前人的研究进展,介绍了GNNs的定义和特点,并分析了GNNs不同变体的特点及其优势。然后,归纳和总结了GNNs在电力系统状态感知、预测、图潮流计算等方面的应用现状,从感知-预测-优化角度探讨了GNNs与新型电力系统的适配关系。最后,针对GNNs潜在的问题难点和未来可行的发展方向进行了总结和展望。 展开更多
关键词 新型电力系统 不确定性 神经网络 状态感知 预测 图潮流计算
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基于卷积神经网络的新型电力系统频率特性预测方法 被引量:3
14
作者 陆文安 朱清晓 +2 位作者 李兆伟 刘辉 余一平 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1500-1512,共13页
为了解决利用传统频率分析方法分析新能源高占比电网频率时存在计算量大、建模困难、计算速度与计算精度矛盾突出等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的新型电力系统频率特性预测方法.首先,利用一维CNN对新能源高占比电力系统在功率... 为了解决利用传统频率分析方法分析新能源高占比电网频率时存在计算量大、建模困难、计算速度与计算精度矛盾突出等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的新型电力系统频率特性预测方法.首先,利用一维CNN对新能源高占比电力系统在功率扰动下的主要频率指标进行预测,包括初始频率变化率、频率极值以及频率稳态值;并通过设置合理的输入特征以及对神经网络各参数的优化调整,提高了预测精度.在此基础上,进一步考虑扰动位置以及扰动类型的影响,利用数据降维的方法建立包含扰动信息的电力系统特征数据集,借鉴三原色通道原理构建输入特征,并利用扩展的二维CNN预测频率安全指标提高CNN在高占比新能源电网频率分析中的适应性.最后,在改进的BPA 10机39节点模型中进行算例验证,并与循环神经网络预测结果进行对比,结果表明所提方法具有较高的准确度和适应性. 展开更多
关键词 新型电力系统 卷积神经网络 频率安全指标 扰动信息 频率特性预测
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电力系统自组织模糊神经网络稳定器
15
作者 吴小苗 韩祯祥 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1995年第4期1-8,共8页
本文提出一种自组织模糊神经网络稳定器。首先根据专家经验知识构成稳定器的模糊模型,然后用自组织模糊神经网络来表示这个模型,最后通过自组织误差修正学习来实现模型的自适应过程。仿真试验表明它比普遍模型稳定器性能优且有较好的... 本文提出一种自组织模糊神经网络稳定器。首先根据专家经验知识构成稳定器的模糊模型,然后用自组织模糊神经网络来表示这个模型,最后通过自组织误差修正学习来实现模型的自适应过程。仿真试验表明它比普遍模型稳定器性能优且有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 稳定器 电力系统
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基于EMD-GM-Elman神经网络组合模型的新型电力系统新能源发电量及负荷需求量预测 被引量:4
16
作者 赵汉超 从兰美 +4 位作者 刘杰 韩子月 胡宁宁 潘广源 夏远洋 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第10期132-141,共10页
针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用... 针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用灰色预测模型预测各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),结果输入Elman神经网络捕捉动态特征;最终通过数据重构得出预测结果。仿真结果显示,该模型预测精度从传统模型的58.1%提高到65.14%。 展开更多
关键词 新型电力系统 新能源发电量预测 负荷需求预测 灰色理论 ELMAN神经网络 经验模态分解
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多机电力系统附加NNPSS的在线学习神经网络逆励磁控制器 被引量:10
17
作者 徐庆宏 戴先中 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期25-31,共7页
为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得... 为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得到发电机励磁系统的神经网络逆系统。借鉴传统的AVR/PSS控制方法,并考虑到其对电力系统不确定性的自适应能力的不足,在离线训练的基础上分别设计了自适应的OLANNI、NNPSS以取代传统的AVR、PSS,给出了基于在线梯度算法的OLANNI和NNPSS的在线学习算法,并根据Lyapunov稳定性理论证明了OLANNI和NNPSS在线学习的收敛性。将设计的控制器应用于一个典型的2区域4机系统,仿真研究结果表明:在系统遭受扰动时,所设计的控制器较AVR/PSS和OLANNI控制器具有更好的综合控制性能。 展开更多
关键词 神经网络 系统 在线学习 励磁控制 神经网络电力系统稳定器
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应用神经网络决定电力系统暂态稳定切机控制规律 被引量:10
18
作者 刘玉田 杜正春 夏道止 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1994年第5期9-13,共5页
提出一种应用单隐层前向神经网络决定多机电力系统暂态稳定切机控制规律的方法。分析了所选神经网络输出量与输入量之间的映射关系,并给出了6机试例系统的结果。
关键词 神经网络 暂态稳定 切机 电力系统
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复合神经网络在电力系统暂态稳定评估中的应用 被引量:19
19
作者 汤必强 邓长虹 刘丽芳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第15期62-66,共5页
提出了一种基于复合人工神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该复合网络由Kohonen网络与若干径向基(RBF)网络组成。它结合了两种网络的优点,因此提高了稳定评估能力。分别采用Kohonen网络、径向基网络以及该复合网络对华中电网的仿真... 提出了一种基于复合人工神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该复合网络由Kohonen网络与若干径向基(RBF)网络组成。它结合了两种网络的优点,因此提高了稳定评估能力。分别采用Kohonen网络、径向基网络以及该复合网络对华中电网的仿真结果证实了该方法的优越性。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 复合神经网络 直接法 数值积分法
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基于神经网络的电力系统切负荷稳定控制研究 被引量:4
20
作者 张明 张保会 宋元峰 《中国电力》 CSCD 1996年第4期7-11,共5页
将单隐层前馈神经网络用于电力系统切负荷实时稳定控制,分析了所选神经网络输出量与输入量之间的映射关系,证明了所选神经网络结构的合理性。并给出了关中电网试例系统的结果。
关键词 电力系统 神经网络 切负荷 稳定控制
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