【摘 要】
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负荷模型在电力系统运行的仿真和评估方面起到重大作用.本文提出了一种新型负荷模型,该模型是基于一种特殊形式的人工神经网络,即适应性BP(Adaptive Back-Propagation简称ABP)网络.ABP能够克服常规BP的一些缺点.而且该模型因其非结构性且易收敛而优于传统的负荷模型,用现场实测数据对这种方法的应用加以检验.这样取得的负荷模型比传统的负荷模型更加精确.本文同时对这种方法在传统负荷
【机 构】
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上海交通大学电气工程系(上海) School of Electrical and Electron
【出 处】
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2003年全国高等学校电力系统及其自动化专业第十九届学术年会
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负荷模型在电力系统运行的仿真和评估方面起到重大作用.本文提出了一种新型负荷模型,该模型是基于一种特殊形式的人工神经网络,即适应性BP(Adaptive Back-Propagation简称ABP)网络.ABP能够克服常规BP的一些缺点.而且该模型因其非结构性且易收敛而优于传统的负荷模型,用现场实测数据对这种方法的应用加以检验.这样取得的负荷模型比传统的负荷模型更加精确.本文同时对这种方法在传统负荷模型参数识别方面的进行了研究.即基于线性BP(Linear Back-Propagation,简称LBP)网络.LBP负荷模型可以接入到暂态稳定计算程序中,并且大大减少了计算时间.
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