基于人工智能的大系统分层在线暂态稳定评估

被引：16

作者：

管霖

曹绍杰

机构：

[1] 华南理工大学电力学院!广州

[2] 香港城市大学制造工程系!香港

来源：

电力系统自动化 | 2000年 / 02期

关键词：

电力系统; 暂态稳定评估; 启发式方法; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM71 [理论与分析];

学科分类号：

摘要：

在对比分析电力系统已有暂态稳定评估 ( TSA)方法的基础上 ,提出了一种以人工智能为主体的层次型大系统在线暂态稳定评估方案。以一个 7机 2 4节点系统为例 ,详细介绍了基于启发式推理和人工神经网络的方案实现过程及仿真测试结果 ,并重点讨论了基于样本的输入特征向量筛选方法。该方案无需时域积分运算 ,能提供故障筛选、稳定评级、主导失稳机组估计以及危险事件的故障临界切除时间 ( CCT)估计等多级稳定信息 ,较好地满足了在线 TSA的要求

引用

页码：22 / 26

页数：5