【摘 要】
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针对目前发输电系统可靠性综合评估算法中蒙特卡罗仿真效率不高的问题,提出了一种利用模糊自组织映射(SOM)神经网络进行状态筛选的可靠性快速评估算法.SOM神经网络具有拓扑特
【机 构】
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中国科学院,中国电力科学研究院,深圳市许继昌达电网控制设备有限公司
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针对目前发输电系统可靠性综合评估算法中蒙特卡罗仿真效率不高的问题,提出了一种利用模糊自组织映射(SOM)神经网络进行状态筛选的可靠性快速评估算法.SOM神经网络具有拓扑特征保持性质,经过训练后的SOM网络具有模式聚类能力,即不同的运行模式被映射到输出平面的相应位置,因而能对暂态稳定性进行判别.由于SOM具有学习训练时间短的优点,因而特别适于可靠性评估.将模糊SOM网络和序贯蒙特卡罗仿真结合在一起对系统状态进行筛选,首先将明显不失稳的无效系统状态筛掉,大大减少了需要完全评估的系统状态数,从而显著提高了综合评
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