A neural network-based approach for on-line dynamic stability assessment using synchronizing and damping torque coefficients

E. Abu-Al-Feilat; M. Bettayeb; H. Al-Duwaish; M. Abido; A. Mantawy

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A neural network-based approach for on-line dynamic stability assessment using synchronizing and damping torque coefficients

机译：基于神经网络的同步和阻尼扭矩系数在线动态稳定性评估方法

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This paper presents an artificial neural network (ANN)-based on-line approach to evaluate the dynamic stability of a single machine infinite bus system. The proposed on-line assessment scheme is based on estimating the synchronizing and damping torque coefficients as dynamic performance indices. The two performance indices are estimated from on-line measurements of the changes in the rotor angle, speed and electromagnetic torque using a three-layer feedforward neural network with back propagation. The results show that the proposed method is very promising and encouraging for fast real-time evaluation of the dynamic performance of power systems.

机译：本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的在线方法，用于评估单机无限总线系统的动态稳定性。所提出的在线评估方案是基于估计同步扭矩系数和阻尼扭矩系数作为动态性能指标。使用具有反向传播功能的三层前馈神经网络，通过对转子角度，速度和电磁转矩的变化进行在线测量，可以估算出这两个性能指标。结果表明，所提出的方法对于电力系统动态性能的快速实时评估是很有希望的。

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来源
《Electric power systems research》 |1996年第2期|p.103-110|共8页
作者
E. Abu-Al-Feilat; M. Bettayeb; H. Al-Duwaish; M. Abido; A. Mantawy;
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作者单位

Electrical Engineering Department, King Fahd University of Petroleum and Minerals, KFUPM, Box # 775, Dhahran 31261, Saudi Arabia;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类理论与分析;发电、发电厂;
关键词
dynamic stability; low-frequency electromechanical oscillations; neural networks; on-line assessment; synchronizing and damping torques;

机译：动态稳定性;低频机电振荡;神经网络;在线评估;同步和阻尼转矩;

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