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电力系统负荷频率控制LFC的小波神经网络辨识 被引量:3

Load frequency control identification using wavelet neural networks in power system
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摘要 建立了非线性的电力系统负荷频率控制LFC模型,利用递归NARMA模型的小波网络的实现方法对LFC模型进行了辨识,利用Akaike's的最终预测误差准则FPE和信息准则AIC,进行了隐层节点数目和反馈阶次的计算,理论和仿真表明辨识模型可取得较好效果。 This paper builds a load frequency control model in power system and identify this model using NARMA of WNN. The numbers of neurons in layer and the feedback orders using the Akaike Final Prediction Error and its Information Criterion are selected. Simulations shows that the method is highly effective.
出处 《继电器》 CSCD 北大核心 2006年第9期34-36,44,共4页 Relay
基金 上海理工大学青年科研基金(03XQN008)
关键词 小波神经网络 负荷频率控制 NARMA模型 wavelet neural networks load frequency control NARMA model
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