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鞠平, 付蓉, 倪辉
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-1年11月30日
在可控串联电容补偿控制中,针对电力系统模型及运行参数的不确定性,应用神经网络和模糊控制理论设计了非线性控制器,从线性最优控制器设计值中提取出经验规则,将模糊化后的变量引入神经网络结构,采用变尺度算法对网络参数优化,解模糊后得到反馈增益矩阵,仿真结果表明控制器对静态稳定和暂态稳定均有良好效果。
可控串联电容补偿,, 神经网络,, 模糊控制
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鞠平, 付蓉
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-1年11月30日
制动电阻在电力系统暂态稳定控制中可以发挥较大作用,提出基于扩展等面积法的制动电阻控制策略,将制动电阻控制设计转化为静态优化问题,采用GA法进行求解。结果表明,所提出的控制策略易行,设计方法简单,控制效果良好。
制动电阻,, 扩展等面积法,, 遗传算法
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鞠平, 李德丰**, 陆小涛***
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-1年11月30日
主要研究了IEEE,工作组公布的常用电力负荷非机理模型的可辨识性问题,即这些模型的参数能否根据测量数据唯一获得,对每一种模型都得出明确结果。结果表明一些常见负荷模型是不可辨识的,必须采用统计综合法或增加附加信息,对今后进一步的研究和应用工作具有重要的参考作用
Power systems,, Load models,, Identifiability
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鞠平, 姜巍
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-1年11月30日
本文结合相似日方法和人工神经网络方法的优点,提出一种基于相似日和径向基函数网络的(SD&RBF)新方法。该方法具有较好的稳定性和精度,减少了普通相似日方法对人的经验的依赖,仍然保持了应用简便,实用有效的特点,开发了96点短期负荷预测软件,在陕西电网已经成功运行一年多,给出了几种方法的实际应用结果并进行比较 统计表明新方法的平均均方根误差较普通相似日方法从3.153%降低到2.954%综合方法进一步降低到2.854%。
电力系统,, 负荷预测,, 相似日方法,, 径向基函数网络
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