【摘 要】
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提出一种可实时监测次同步谐振的方法,用最容易取得的电流量作为次同步谐振的监测量。通过构造特殊的多层前馈神经网络,建立相应的次同步谐振监测电路,利用其强大的记忆功能
【机 构】
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四川大学电气信息学院,重庆市电力公司沙坪坝供电局
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2008BAA13B01）, 四川电网公司科技项目~~
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提出一种可实时监测次同步谐振的方法,用最容易取得的电流量作为次同步谐振的监测量。通过构造特殊的多层前馈神经网络,建立相应的次同步谐振监测电路,利用其强大的记忆功能和非线性映射特性,得到与采样电流对应的扭振转矩的表现,通过观察转矩的变化趋势,判断次同步谐振发生与否。给出人工神经网络训练样本的形成方法、训练算法和具体的操作步骤。以IEEE第一标准测试系统模型作为仿真算例,试验结果表明所提出的基于人工神经网络的次同步谐振监测方法的有效性。
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