电网技术

2018, v.42;No.411(02) 591-597

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基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模
Generalized Power Load Modeling Based on Dynamic RBF Neural Network

黄俊铭;朱建全;庄远灿;

摘要(Abstract):

针对新形势下分布式电源对综合负荷特性的影响,提出一种基于动态径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的广义电力负荷建模新方法。利用动态RBF神经网络描述综合负荷功率的动态微分变化过程,可以深度揭示广义电力负荷的动态特性。利用状态估计误差对神经网络的权值进行动态更新,并对不满足持续性激励条件的神经元的权值进行限制,使所建立的动态RBF神经网络模型参数理论上可以收敛至最优值。分别应用仿真平台和实际系统数据进行测试,结果表明所提方法的有效性。

关键词(KeyWords): 广义电力负荷;动态建模;动态RBF神经网络;收敛性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(51307064)~~

作者(Author): 黄俊铭;朱建全;庄远灿;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.1350

参考文献(References):

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