PREDICTION OF THE ELECTRIC ENERGY SYSTEM STATE WITH THE HELP OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

机译：用人工神经网络预测电能系统状态

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Worthiness of neural networks application for prediction of emergency states in utility networks is proved on the basis of theoretical analysis and its experimental verification. Neural networks appeared to be a very promising means for this objective. Three neural network architectures were tested - Backpropagation network, Kohonen network and ART2.

机译：在理论分析和实验验证的基础上，证明了神经网络在公用事业网络紧急状态预测中的应用价值。神经网络似乎是实现这一目标的非常有前途的手段。测试了三种神经网络架构-反向传播网络，Kohonen网络和ART2。

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来源
《IASTED(International Association of Science and Technology for Development) International Conference on Power, Energy, and Applications; 20060911-13; Gaborone(BW)》|2006年|P.54-58|共5页
会议地点 Gaborone(BW)
作者
Vitkova Galina; Jelinek Jiri; Husek Dusan; Snasel Vaclav;
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作者单位

ICS AS CR Prague Pod vodarenskou vezi 2, 18200 Prague Czech Republic;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类能源;
关键词
electricity distribution system; simulation; artificial intelligence; neural networks; backpropagation network; kohonen network; ART2;

机译：配电系统;仿真;人工智能;神经网络;反向传播网络; kohonen网络; ART2;

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