10.3969/j.issn.1008-1151.2013.12.011
基于SOM神经网络的负荷特性分类
负荷模型对电力系统仿真结果有重要影响,由于负荷特性的辨识是负荷建模的主要方面之一,故提高负荷模型的准确度就需要对负荷特性分类进行研究。文章在详细分析SOM自组织映射神经网络结构的基础上,采用了基于SOM神经网络的负荷分类方法,以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对负荷特性进行分类,并对分类结果进行测试,结果表明该方法可有效地对负荷样本进行分类。
负荷特性分类、参数辨识、SOM神经网络算法
TP391(计算技术、计算机技术)
2014-01-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
31-33