【摘 要】
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开发了一种基于人工神经网络(ANN)和快速付里叶变换(FFT)技术进行预想事故快速筛选的方法.利用快速解耦潮流计算的迭代一次法(1P-1Q)分别构造了反映预想事故严重程度的有效性
【机 构】
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山东工业大学电力工程学院,济南,250061
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开发了一种基于人工神经网络(ANN)和快速付里叶变换(FFT)技术进行预想事故快速筛选的方法.利用快速解耦潮流计算的迭代一次法(1P-1Q)分别构造了反映预想事故严重程度的有效性能指标PIp和无功性能指标PIv同时还构造了一个多层感知型神经元网络并用BP算法加以训练.神经元网络的输入经过快速付氏变换可以大大提高网络的训练速度.算例表明,本算法具有较高的性能指标计算速度,且性能指标的构造避免了遮蔽现象的发生,同时ANN的特点也使得预想事故的筛选速度大为提高.
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