基于广义回归神经网络的电力系统暂态稳定评估

本文提出了一种基广义归回神经网络(generalize dregressionneural network,GRNN)的电力系统暂态稳定评估模型,该模型的输入特征为故障清除后一段时间内系发电机电压的模值,模型输出为系统在对应故障下的暂态稳定状态。IEEE10机39节点的仿真结果表明,本文所提模型在采用故障切除后180ms的电压模值输入时,正确分类率为95.45%,误报率为2.05%,漏报率为4.77%,Kappa值为0.92,50次试验正确分类率方差为7.89×10-6,考虑到信息的传输延时和GRNN分类器的判断时间,在实时应用中,该模型在故障发生后300ms内可以做出准确判断,可以满足在线应用的需求。