模糊神经网络负荷模型研究
针对电力电子设备综合负荷模型难以用机理模型描述的现状，构造了动态综合负荷的模糊神经网络模型。该模型具有模糊推理和神经网络的优点，能很好逼近动态负荷的模型输出。通过对已知实测建模数据的训练，分析了模糊神经网络负荷模型的前件参数、结论参数的辨识策略，阐述了模糊隶属度和模糊规则的形成过程。负荷模型的综合能力是模型实用化的基础。本文对负荷构成相异的4院组实测变电站建模数据，用其中1 组建模数据训练得出模糊模型结构和参数，用该模型去拟合其他3 组数据，对模糊神经网络负荷模型的综合能力进行验证。实例表明该模糊神经网络负荷模型不仅具有很强的自描述能力和收敛性，而且具有良好的综合描述能力。
模糊系统 神经网络 综合负荷模型 电力电子设备
李培强 李欣然 钱军 刘志勇
湖南大学电气与信息工程学院 湖南长沙 410082
国内会议
成都
中文
83-90
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）