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自适应模式识别与神经网络.[M].(美)包约翰(Pao;Yoh-han)著;马颂德等译;.科学出版社.1992,
基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究
被引：18
作者：
王韶
周家启
机构：
[1] 重庆大学高电压与电工新技术高教部重点实验室,重庆大学高电压与电工新技术高教部重点实验室重庆,重庆
来源：
关键词：
电力工程;
发输电系统;
可靠性评估;
偶发事件筛选;
函数型连接神经网络;
D O I：
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2004.09.025
中图分类号：
TM732 [电力系统的运行];
学科分类号：
080802 ;
摘要：
发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。
引用
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