人工神经网络和短时仿真结合的暂态安全评估事故筛选方法

摘要：

结合人工神经网络(ANN)和短时数字仿真提出一个用于在线暂态安全评估的事故筛选方法,将3层BP网络作为模式分类器,用来建立稳定评估结果和所选特征量之间的映射关系.在故障切除时刻终止的短时数字仿真被用来生成ANN的输入量,每个ANN处理一个特定的事故状态.使用一个半监督学习算法,ANN可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指标.基于这个连续分布的稳定指标,设置一个相对保守的分类门槛值,避免了不安全状态的漏报.10机新英格兰电力系统的应用结果证实了该方法的有效性.

关键词：电力系统、暂态稳定、神经网络、安全评估、事故筛选

分类号：TM711;TM743;TP18(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：16-19