基于正交小波神经网络的广域紧急直流功率支援在线预测

被引：2

作者：

谢惠藩 ^{[1
,2
]}

张尧 ^{[2
]}

聂树林 ^{[3
]}

姚仰新 ^{[3
]}

林凌雪 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国南方电网超高压输电公司检修试验中心

[2] 华南理工大学电力学院

[3] 华南理工大学理学院

来源：

电力自动化设备 | 2009年 / 29卷 / 11期

关键词：

正交尺度函数; 正交小波神经网络; 紧急直流功率支援; 特高压直流; 在线预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

鉴于BP神经网络较易陷入局部极小点且收敛速度慢、RBF神经网络因其激励函数是冗余的非正交基故其逼近函数的表达式并不唯一等缺点,构造以Harr正交小波尺度函数为激励函数的神经网络并提出其相应的权值训练新方法,将该正交小波神经网络应用于实现对云广特高压直流和贵广Ⅱ直流的在线紧急直流功率支援在线协调预测控制。仿真结果表明:正交小波神经网络采用正交尺度函数作为激励函数,能保证网络逼近的唯一性,且训练算法简单、收敛迅速;正交小波神经网络能映射聚合成的特征输入数据,准确给出紧急直流功率支援控制量,具有较高的可靠性和准确性。

引用

页码：82 / 86

页数：5

共 11 条

[1] 交直流互联电网直流功率调制相关问题 [J].