用递归神经网络建立同步发电机模型

摘要

提出一种用递归神经网络（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋ）建立同步发电机模型的方法，神经网络具有的非线性特性和网络拓扑使它极其适合描述发电机的运行特性。这类递归神经网络（ＲＮＮ）是指神经元具有自身反馈环的网络，其动态特性可用微分方程表示。此特性与发电机的特性非常类似，能很方便地对发电机进行建模。研究了这类ＲＮＮ网络的结构，计算方法，进行了样本训练，并经现场试验建立的样本计算表明，该网络具有十分逼真的动态响应效果。说明该递归网络可用于同步发电机的建模。