【摘 要】
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该文对已有稳定控制装置的预测方法进行了综述与评价,并提出把GPS同步时钟应有于暂态稳定预测,从而获得各机组的功角和系统最大摇摆角,然后利用自回归模型或模糊神经网络进行
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该文对已有稳定控制装置的预测方法进行了综述与评价,并提出把GPS同步时钟应有于暂态稳定预测,从而获得各机组的功角和系统最大摇摆角,然后利用自回归模型或模糊神经网络进行暂态稳定性判断.在利用时间序列中的多项式逼近公式对各机组的功角值进行自回归预测的同时,通过模糊控制器对功角预测结果进行实时在线调整,所得结果的精度大大提高.把模糊控制器与神经网络相结合构成模糊神经网络进行电力系统暂态稳定预测,充分利用了模糊系统和神经网络的优点,一方面考虑了专家的经验,另一方面又通过样本集进行学习?能自动提取模糊规则、优化隶函数等,因此具有较高的模式分类正确率和函数逼近精度.通过对两种方法原理的分析,该文设计了相应的算法,并编程实现.算例表明,两种方法都是有效的.特别对于自回归模型方法,它是基于外部观测量实现的,本质上讲是不受模型复杂性的影响,因此更具实用性.而模糊神经网络仍然受到样本集的限制,对于复杂的电力系统的暂态稳定预测,还需要做更深入的研究.
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