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适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法  
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【英文篇名】 A Novel Fuzzy Neural Network Approach for Excitation System Modeling
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【作者】 艾芊; 周玉光; 顾丹珍; 陈陈; 徐伟华;
【英文作者】 AI Qian; ZHOU Yu-guang; GU Dan-zhen; CHEN Chen; XU Wei-hua(School of Electronic; Information and Electrical Eng.; Shanghai Jiaotong Univ.; Shanghai 200030; China);
【作者单位】 上海交通大学电子信息与电气工程学院; 上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海;
【文献出处】 上海交通大学学报 , Journal of Shanghai Jiaotong University, 编辑部邮箱 2005年 S1期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 励磁系统; 系统辨识; 模糊神经网络;
【英文关键词】 excitation system; system identification; fuzzy neural network (FNN);
【摘要】 基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.
【英文摘要】 Precise model plays a vital role in simulation of dynamic process of power systems. By combining the fuzzy theory and neural network technology, a fuzzy neural network (FNN) was proposed, whose learning algorithms are developed by steep algorithm. The excitation system model based on FNN was also derived, which can be used for on-line and off-line analysis and control respectively. The simulation results demonstrate that the FNN model can give precise estimation of practical excitation system.
【更新日期】 2005-09-30
【分类号】 TP183
【正文快照】 长期以来,由于缺乏合适的模型和参数,电力部门对于系统受到大扰动时的暂态稳定分析,一直未能使用真实的励磁系统模型和参数,而是沿用经典模型来近似反映励磁系统的调节效果.文献[1~3]针对不同的实际系统,利用现场试验所采集到的数据,根据现代系统辨识理论,得到了多种不同形式?

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