基于时序结构神经网络的发电机模型辨识研究
同步发电机励磁系统特性对电力系统运行起着重要的作用，但由于多方面原因使得在实际系统中进行实验还存在一定困难，因此在常规励磁调节器的设计研究仿真实验过程中，对于单机无穷大系统往往采用状态方程来替代真实发电机的运行状态，但只具有一定的近似性，针对这一问题，本文提出了一种基于神经网络技术的发电机模型辨识方法，利用神经网络的强制拟合、非线性处理等优点，设计了具有时序结构特征的神经网络模型来对真实发电机进行辨识，使仿真效果更加接近于系统的真实运行情况，具有很高的实用价值。
神经网络 励磁调节器 时序结构 发电机模型
姜惠兰 张柳 石欣
天津大学自动化学院,天津,300072
国内会议
南京
中文
2109-2112
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）