自组织映射神经网络用于动态电压稳定分析的新方法

摘要：

介绍了一种利用人工神经网络(ANN)进行动态电压稳定分析的新方法.这种多层自组织网络(SHNN)综合利用了自组织映射网络(文中使用Kohonen网络)和多层感知机网络(MLP).Kohonen网络把输入样本按运行条件的相似性进行聚类,从而使MLP网络的性能得到提高.使用2个SHNN模型,一个用于判定电力系统是否处于动态稳定,另一个预测动态稳定系统的PQ节点的电压幅值.通过动态模拟得到训练样本.最后对WSCC 9节点系统和New England 39节点系统进行数字仿真,证明了该方法的有效性.

关键词：人工神经网络、多层自组织网络、误差反向传播学习算法、电压稳定分析

所属期刊栏目：24

分类号：TM712;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）

页数：共5页

页码：27-31