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基于径向基神经网络模型的电网地磁感应电流预测
被引量:
1
1
作者
杜冠男
刘连光
《供用电》
2013年第4期57-62,共6页
为防范地磁感应电流(geomagnetically induced currents,简称GIC)引起的电网无功波动和变压器直流偏磁等影响,采用径向基函数(RBF)神经网络方法,取行星际扰动参数和GIC作为网络的输入—输出数据,利用空间扰动参数对GIC进行提前预测。结...
为防范地磁感应电流(geomagnetically induced currents,简称GIC)引起的电网无功波动和变压器直流偏磁等影响,采用径向基函数(RBF)神经网络方法,取行星际扰动参数和GIC作为网络的输入—输出数据,利用空间扰动参数对GIC进行提前预测。结果显示:预测值和实际值的相关系数为0.96;将RBF神经网络方法应用到地磁感应电流的预测中,能取得较满意的效果,可为电网的减灾防灾提供依据。
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关键词
电力系统
电网减灾防灾
地磁感应电流预测
空间扰动参数
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职称材料
题名
基于径向基神经网络模型的电网地磁感应电流预测
被引量:
1
1
作者
杜冠男
刘连光
机构
华北电力大学电气与电子工程学院新能源电力系统国家重点实验室
出处
《供用电》
2013年第4期57-62,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2012AA121005)
国家科技部国际合作计划项目(2010DFA64680)
文摘
为防范地磁感应电流(geomagnetically induced currents,简称GIC)引起的电网无功波动和变压器直流偏磁等影响,采用径向基函数(RBF)神经网络方法,取行星际扰动参数和GIC作为网络的输入—输出数据,利用空间扰动参数对GIC进行提前预测。结果显示:预测值和实际值的相关系数为0.96;将RBF神经网络方法应用到地磁感应电流的预测中,能取得较满意的效果,可为电网的减灾防灾提供依据。
关键词
电力系统
电网减灾防灾
地磁感应电流预测
空间扰动参数
Keywords
power system
disaster prevention of power grid, prediction of geomagnetically induced currents(GIC)~ spatial parameters
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于径向基神经网络模型的电网地磁感应电流预测
杜冠男
刘连光
《供用电》
2013
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