基于人工神经网络的综合负荷模型

被引：17

作者：

王立德 ^{[1
]}

李欣然 ^{[1
]}

李培强 ^{[1
]}

陈辉华 ^{[2
]}

宋军英 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南电力调度通信局

来源：

电网技术 | 2008年 / 16期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

电力系统; 综合负荷; 动态特性; BP神经网络; Elman神经网络;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2008.16.013

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

指出了BP神经网络应用于动态综合负荷建模时存在的缺陷。提出了一种适合描述综合负荷动态特性的具有内反馈功能的动态Elman神经网络负荷模型,并采用改进遗传算法作为优化算法对某220kV变电站综合负荷采集样本进行建模。大量建模实践表明,文章所提出的动态Elman神经网络综合负荷模型具有结构简单、参数少、应用简便、对综合负荷动态特性描述能力强等优点;Elman神经网络不仅对动态负荷建模具有良好的实用价值,也是一种很适合于电力系统其他动态非线性辨识的神经网络模型结构。

引用

页码：59 / 65

页数：7

共 21 条

[1] 基于Elman神经网络的潜油电机速度辨识研究 [J].