版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
函数型连接神经网络偶发事件分类器设计
Designon Contingency Classifier of Functioned Link Neural Network作者机构：重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室重庆400030
出 版 物：《重庆大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University)
年 卷 期：2004年第27卷第5期
页 面：66-69页
核心收录：
学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
摘 要：偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。
