【摘 要】
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针对现场实际负荷成分的时变性、随机性、复杂性、多样性和非线性的特点,在考虑实际负荷暂态特性的基础上,提出一种基于神经网络的配电网受控电流源负荷模型的方法。该方法根
【机 构】
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中国石油大学（华东）电气工程系,承德石油高等专科学校电气与电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60971077）, 山东省自然科学基金资助项目（ZR2009FM061）
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针对现场实际负荷成分的时变性、随机性、复杂性、多样性和非线性的特点,在考虑实际负荷暂态特性的基础上,提出一种基于神经网络的配电网受控电流源负荷模型的方法。该方法根据负荷群在稳态运行条件下的电压和电流暂态特性,通过神经网络学习负荷群的电压电流特性,用受控电流源代替实际的负荷群,受控电流源的电流大小受神经网络控制,并利用Matlab/Simlink对所提出的负荷模型建立方法进行仿真验证。仿真结果表明所建立的负荷模型在单相短路、两相短路和三相短路条件下均具有良好的稳定性和准确性。
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