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电力系统低频振荡模式识别的神经网络方法
针对电力系统低频振荡模式识别问题,本文提出了一种用于电力系统低频振荡模式识别的
指数阻尼正弦
神经网络(EDSNN)方法。在采用快速傅立叶变换进行排序后,通过引入了拓扑结构与低频振荡(LFO)信号的数学表达式完全一致的指数衰减正弦模型,将参数估计转化为优化问题。仿真结果表明,通过对数值信号、模拟电力系统信号和实际测量信号的应用,该方法在抗噪声能力、参数精度和计算速度等方面均优于现有的自适应线性神经元(Adaline)模式识别方法。
2021-10-24 11:47:58
1.66MB
模式识别;
低频振荡;
神经网络;
指数阻尼正弦
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