自组织映射神经网络用于暂态稳定性分析的研究

周伟; 陈允平

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对几种形式的自组织映射神经网络进行了集中介绍,并对自组织特征映射(SOFM)神经网络和学习矢量量化(LVQ)神经网络在电力系统暂态稳定模式识别中的应用性能进行比较.利用SOFM网络输出层聚类信息对不同ANN输入特征量的选取效果进行了直观的比较.在这些比较的基础上,利用Kohonen网络"无监督聚类、有监督学习"的工作方式,给出一种基于Kohonen网络的复杂系统在线事故筛选和发电机功角预测方法.利用华中电网的数据对这种网络进行了大量的计算,计算证实了该方法的有效性.

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来源
《电力系统自动化》 |2002年第15期|33-38|共6页
作者
周伟; 陈允平;
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作者单位

武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072;

武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072;

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正文语种 chi
中图分类电力系统稳定;人工智能理论;
关键词
人工神经网络; 暂态稳定性; 事故筛选; 功角预测; 模式识别;

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