資料介紹
隨著分布式電源(distributed generation,DG)在電網(wǎng)中滲透率的日趨增大,分布式電源的統(tǒng)一等效建模成為目前電力系統(tǒng)仿真領域的基礎研究,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural network,ANN)以其強非線性映射能力和自適應自學習能力為此問題的研究提供了有效途徑,綜述了各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型在電力系統(tǒng)負荷建模中的應用,并比較其優(yōu)劣。對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的反饋支路進行了改進,使之適應分布式電源統(tǒng)一等效建模的需要,提出了一種改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型接入電力系統(tǒng)分析綜合程序PSASP的思路,仿真實例表明改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡能有效描述各種分布式電源的外特性,能夠滿足工程仿真的需要。
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