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Neural networks and pseudo-measurements for real-time monitoring ofdistribution systems

机译:实时监测神经网络和伪测量分配系统

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摘要

A state estimation scheme for power distribution system, based onArtificial Neural Networks, is proposed. It allows the quantities whichdescribe the distribution system operations to be identified on-line,and also in the presence of measurement uncertainties in the input data.Details of the design and optimization of such a neural scheme arediscussed. The analysis of the performance for the state estimationscheme for a power distribution system is reported; the accuracyobtainable with such neural pseudo-instruments, the capability tomeasure outwith the operating range, and also in the presence ofincreased measurement uncertainties, are highlighted
机译:配电系统的状态估计方案,基于 提出了人工神经网络。它允许的数量 描述要在线识别的配电系统操作, 并且输入数据中存在测量不确定性。 这种神经方案的设计和优化的详细信息如下: 讨论过。状态估计的性能分析 报告了配电系统的方案;准确性 用这样的神经伪仪器可以获得 在超出操作范围的情况下以及在存在 突出显示了增加的测量不确定性

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