期刊文献+

基于神经网络的电力系统控制器的在线自学习研究

RESEARCH ON THE ON-LINE SELF-LEARNING OF NEURAL NETWORK BASED POWER SYSTEM REAL-TIME CONTROLLERS
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 分析了现有的基于人工神经网络的电力系统实时控制器设计与训练中存在的问题,在此基础上提出了一种新的具有训练样本在线自动生成能力的电力系统实时控制器设计方案。从理论上论证了该方案的可行性,并依据这一方案实现了神经网络电力系统稳定器的设计。在线训练与控制的仿真结果均充分显示出该方案的优越性。 The problerns existing in designing and training neural network based power system real-time controllers(NNPSRC) are discussed in this paper. For the NNPSRC. a new scheme that can automatically generate on-line trainingsamples and realize self-learning is therefore proposed. The feasibility of the new scheme is proved theoretically. Based onthis scheme. a novel neural network based power systern stabilizer (NNPSS) is then designed. Simulations on the on-lineself-learning and control performance of the designed NNPSS show the unique advantages of the proposed scheme.
出处 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1998年第7期35-39,共5页 Automation of Electric Power Systems
关键词 神经网络 电力系统 实时控制 控制器 neural network power system real-time control on-line self-learning
  • 相关文献

参考文献5

  • 1戴先中,电力系统自动化,1997年,21卷,7期
  • 2刘军,电力系统自动化,1997年,21卷,5期
  • 3Liu Y T,ICPST’94,1994年
  • 4Zhang Y,IEEE Trans Energy Convers,1993年,8卷,1期,71页
  • 5Wu Q H,IEEE Trans Neural Netw,1992年,3卷,1期,95页

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部