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一种基于Elman神经网络的电力系统稳定器实现方法

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本发明涉及电力系统功率预测技术领域,特别是涉及一种基于Elman神经网络的电力系统稳定器实现方法；首先通过预测日上一年同一季度经过修正的历史风功率对Elman神经网络进行训练，将预测风功率值乘以季节指数后的积值反馈到电力系统稳定器，建立基于Elman神经网络。对修正后的风功率历史数据以及对应的历史风速数据进行归一化处理,对建立的Elman神经网络进行训练,将预测误差控制在预设范围内，采用训练后的Elman神经网络根据预测日前一周风功率对预测日风功率进行预测，将风功率预测值反馈到电力系统稳定器。本发明具有适应时变特性和风功率波动性的能力，能直接预测风功率的动态特性,预测精度较高,可广泛应用于电力系统稳定器的设计领域中。

著录项

公开/公告号CN110046765A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;兰州理工大学;
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申请/专利号CN201910299226.9
发明设计人周强;陈万龙;何世恩;郝晓弘;汪宁渤;丁坤;康坚;赵龙;韩旭杉;马彦宏;周识远;张彦琪;张金平;陈钊;王明松;马明;王定美;吕清泉;张艳丽;李津;张健美;黄蓉;张珍珍;高鹏飞;沈琛云;张睿骁;沈荟云;
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申请日2019-04-15
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06F16/2458(20190101);
代理机构11212 北京轻创知识产权代理有限公司;
代理人王新生
地址 730000 甘肃省兰州市安宁区万新北路249号
入库时间 2024-02-19 12:04:31

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2019-07-23

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