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题名基于人工神经网络的水轮发电机组效率曲线的计算
被引量：4
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作者
周晖
丛波
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机构
北京电力专科学校
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出处
《水电能源科学》
北大核心
1994年第2期132-137,共6页
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文摘
根据水轮发电机组的现场效率试验资料，计算和绘制出其效率特性曲线，是计算和绘制其它特性曲线（如耗水量，微增耗水率等）的基础．本文提出来用人工神经网络技术，通过对典型水头下效率试验数据的训练，可全面地法制和计算任意水头下的效率特性曲线，而且其精度高．为进一步提高调度的准确性提供了保证．
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关键词
神经系统
水轮发电机
效率曲线
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Keywords
artificial neural network,generating unit efficieny curve
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分类号
TM312.013
[电气工程—电机]
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题名一种基于常规保护原理的ANN发电机差动保护研究
被引量：2
- 2
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作者
袁宇波
陆于平
唐国庆
L.L.Lai
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机构
东南大学电气工程系
英国城市大学电气电子信息工程系
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
2002年第1期15-19,63,共6页
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文摘
文中提出了一种基于常规保护原理的神经网络差动保护方法。神经网络具有非常优良的模式识别能力 ,文章首先从理论上分析得出 :可以由一个单神经元实现差动保护中常规的比率制动特性 ,并实现了由一个单神经元感知器构成的比率制动特性的差动保护 ;在此基础上进一步提出了一个具有非线性制动特性的多层神经网络差动保护模型。该方法将传统保护中的整定值和人工神经网络结构中的权系数对应起来 ,利用学习算法获得保护的最佳方案 ,运行人员可以根据经验来选择训练结果 ,它彻底解决了将ANN技术应用到继电保护工程实际中去后可靠性差的问题 ,且容易被现场运行人员所接受。
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关键词
发电机
差动保护
常规保护后果
ANN
继电保护
电力系统
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Keywords
Generator Transformer unit, Differential Protection, artificial neural network, Perception, Digital Relaying, Internal Fault Analysis
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分类号
TM31
[电气工程—电机]
TM77
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于监测数据的水力发电系统人工神经网络建模
被引量：1
- 3
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作者
赵林明
杨海燕
贾树枝
贲国雄
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机构
河北工程大学
桂龙水电有限公司
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出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2011年第1期73-75,共3页
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文摘
将引水管路、水轮机、发电机作为一个整体的水力发电系统,并在现场监测数据的基础上,应用人工神经网络方法,建立了该系统的输入输出数学模型。与实际的监测数据进行对比分析表明,所建立的人工神经网络模型具有较高的计算精度,能够用于开发水电站中水轮发电机组的优化运行系统。
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关键词
水电站
水轮发电机组
人工神经网络
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Keywords
hydropower station
hydropower generation unit
artificial neural network
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分类号
TV737
[水利工程—水利水电工程]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名发变组失步保护原理与人工神经网络相结合的研究
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作者
李杰
丁网林
阙连元
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机构
国电自动化研究院
南京中德保护控制系统有限公司
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出处
《江苏电机工程》
2006年第6期68-71,共4页
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文摘
提出一种基于大型发电机失步保护原理的人工神经网络(ANN)技术,该技术将目前广泛应用的失步保护原理与人工神经网络有机结合起来,并充分利用两者的优点,对提高失步保护的可靠性做了一定的探索。整个判断过程既部分保留了目前广泛应用的阻抗元件原理又引入了ANN失步判断网络,从而提出一套完整的失步保护方案,大量的仿真计算表明了算法的优越性。
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关键词
发电机
失步保护
人工神经网络
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Keywords
generator units
out-of-step protection
artificial neural network
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分类号
TM31
[电气工程—电机]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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