基于人工神经网络控制的短路限流器
Fault Current Limiter Based on Artificial Neural Network作者机构：天津大学电气与自动化工程学院天津300072
出 版 物：《天津大学学报》 (Journal of Tianjin University(Science and Technology))
年 卷 期：2006年第39卷第5期
页 面：548-552页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：短路限流器 可控串联补偿电容 人工神经网络 动态仿真
摘 要：针对电力系统的日益复杂性和故障原因的不可预测性,为达到准确的限流控制,提出了基于人工神经网络的限流控制策略．对具有可控串补功能的短路限流器进行了分析,提出了由两个独立子网络组成的人工神经网络控制模型．应用实际模型,使用电磁暂态仿真程序对电力系统可能发生的各种故障进行了动态仿真．新控制模型训练样本的输出结果和检验样本的输出结果相差不大,验证了两个子网具有很强的适应能力和逼近能力．使用基于人工神经网络的限流控制策略得到的限流波形峰值比使用PID控制策略得到的限流波形峰值要小得多,验证了新限流控制策略的可行性和准确性．
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