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模糊神经网络在区分电力系统故障和振荡中的应用
被引:6
作者
:
范春菊
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机构:
上海交通大学电力学院电气工程系!上海
范春菊
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机构:
张兆宁
郁惟镛
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机构:
上海交通大学电力学院电气工程系!上海
郁惟镛
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机构:
邱双平
机构
:
[1]
上海交通大学电力学院电气工程系!上海
来源
:
电力系统及其自动化学报
|
2001年
/ 03期
关键词
:
故障识别;
振荡;
模糊控制;
神经网络;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM773 [线路保护];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
根据电力系统发生故障和振荡时母线处获得的信号的特点 ,提出了用模糊神经网络来识别电力系统振荡与故障的模型和算法。经 EMTP仿真表明 ,该方法能够很好地识别振荡与故障 ,而且计算和响应速度快。另外 ,系统正在振荡时又发生故障 ,本文提出的模糊神经网络的模型及算法也能正确区分出故障。缺点是需要经过大量的训练 ,但是由于是离线训练 ,不影响此方法的实时应用
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