基于相量测量技术和模糊径向基网络暂态稳定性预测

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提出一种新的基于模糊聚类的径向基神经网络及其训练算法,利用同步相量测量装置获得的故障后短时间内各发电机的功角,经简单运算后作为神经网络的输入,其输出为多机电力系统稳定性的分类结果.对49机实际系统在不同接线方式和故障位置等条件下,进行了有无切机控制两种情况下的数值仿真实验,结果表明所提出的方法对系统的失稳预测和切机控制决策是有效的,神经网络训练时间短,分类精度高.
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