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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计 总被引：1，自引：0，他引：1
偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间.为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法.为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器.讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标.通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度. 相似文献
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计及输电线路相关停运的大电网可靠性评估 总被引：1，自引：0，他引：1
为了计算和分析输电线路对大电网可靠性评估的影响,提出一种计及双回平行输电线路独立停运、共同模式停运和相关停运的大电网可靠性评估模型和算法.计及共同模式停运和相关停运时,双回平行输电线路的两回线实际上是一个具有多个状态的元件.提出的算法可以在形成可靠性指标时,同时计算这种多状态元件造成系统失效状态下独立停运、共同模式停运和相关停运的概率和频率,减少了计算复杂性.通过对RBTS系统、IEEE-RTS96区域A系统和一个实际电力系统进行的可靠性计算分析,验证了提出的算法的正确性和有效性. 相似文献
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