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基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模
DOI
:
,
PDF
下载:
84
浏览: 537
作者
:
黄俊铭
;
朱建全
;
庄远灿
;
作者单位
:
华南理工大学电力学院
;
关键词
:
广义电力负荷
;
动态建模
;
动态RBF神经网络
;
收敛性
;
摘要:
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。
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