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电力系统小波神经网络负荷频率控制器的研究

The wavelet neural network frequency controller of electric power system
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摘要 将小波网络用于电力系统负荷频率辨识和控制中,建立了非线性的电力系统负荷频率控制LFC模型,用递归NARMA模型的小波网络辩识器对LFC模型进行了辩识,利用Akaike’s的最终预测误差准则FPE和信息准则AIC,进行了隐层节点数目和反馈阶次的计算,用辩识结果建立了NARMA模型的小波网络的控制器,对LFC模型进行控制,理论和仿真表明辩识和控制模型可取得较好效果。 It applies WNN to the LFC identification and control in power system. It builds Load Frequency Control model in power system, and identificates this model using NARMA of WNN, select the numbers of neurons in layer and the feedback orders using the Akaike Final Prediction Error and its Information Criterion. It puts forward the controller implemented by WNN. Theoretic analysis and simulations show that the method is highly effctive.
出处 《自动化与仪器仪表》 2006年第2期7-11,共5页 Automation & Instrumentation
基金 上海理工大学青年科研基金资助 资助号03XQN008
关键词 小波网络 负荷频率控制 NARMA模型 Wavelet neural networks Load frequency control NARMA
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