基于人工神经网络的发电机故障暂态稳定性预测方法研究

摘要

提出了一种利用径向基函数神经网络(RBFNN)预测大扰动后发电机转子转角值的方法,来实时判断系统暂态稳定状态,并对相干发电机组的辨识进行了研究。在故障后将相量测量单元(PMU)同步采样的前六个周期的发电机的转子角度和电压等数据作为神经网络的输入,以预测系统未来的状态。该方法还可以实时判断发电机的同步状态。在测试系统上对该方法以不同运行条件进行了评估,实验结果证明所提出的径向基函数神经网络对扰动后的转子转角值具有良好的预测性能,适合于实时应用。