【24h】

Analysis of SSR using artificial neural networks power systemsimulation

机译:基于人工神经网络的SSR分析电力系统模拟

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摘要

Artificial neural networks (ANNs) are being advantageously appliedto power system analysis problems. They possess the ability to establishcomplicated input-output mappings through a learning process, withoutany explicit programming. In this paper, an ANN based method forsubsynchronous resonance (SSR) analysis is presented. The designed ANNoutputs a measure of the possibility of the occurrence of SSR and isfully trained to accommodate the variations of power system parametersover the entire operating range. The effectiveness of this approach istested by experimenting on the first bench mark model proposed by IEEETask Force on SSR
机译:有利地应用人工神经网络(ANNS) 电力系统分析问题。他们拥有建立的能力 通过学习过程的复杂输入输出映射,没有 任何明确的编程。本文,基于ANN的方法 提出了子同步谐振(SSR)分析。设计的Ann 输出衡量SSR的可能性的可能性 完全培训以适应电力系统参数的变化 在整个工作范围内。这种方法的有效性是 通过试验IEEE提出的第一个支架标记模型来测试 SSR上的工作队

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