期刊文献+

基于多输入信息融合模型的暂态稳定分类

Transient Stability Classfication Based on Multi-input Information Fusion Model
下载PDF
导出
摘要 应用一种信息融合模型对电力系统暂态稳定进行分类评估。当电力系统发生故障时,采用该方法可以综合来自电网和发电机的多个信息源对电力系统的暂态稳定进行判别。利用D-S证据理论实现决策级融合,从而提高电力系统暂态稳定评估的可靠性。10机39节点系统被用来进行仿真研究,结果表明,提出的模型比原有的模型更有效。 A power system transient stability assessment method is proposed based on an information fusion model. When accidents occur, much information obtained from power networks and generators is synthesized to diagnose power system transient stability by the method. D-S evidence theory is fused for further reducing the uncertainty of transient stability assessment. A 10-generator and 39-bus power system is simulated. The simulation result indicates that the proposed method is more precise than the old methods.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期17-19,共3页 Computer Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目(60474022) 广东省自然科学基金资助项目(9151001003000005)
关键词 信息融合 人工神经网络 D—S证据理论 暂态稳定评估 轨迹灵敏度 information fusion artificial neural network D-S evidence theory transient stability assessment trajectory sensitivity
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献36

共引文献174

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部