首页> 外文期刊>European Transactions on Electrical Power >Evoliving Artificial Neural Network Models for Voltage Contingency Ranking
【24h】

Evoliving Artificial Neural Network Models for Voltage Contingency Ranking

机译:进化的人工神经网络模型,用于电压应急排序

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
获取外文期刊封面目录资料

摘要

This paper presents four different models of artificial neural network (ANN), namely Multi-layer feed-forward (BP) model, Modular neural network (MNN), Hybrid neural network (HNN), and Cascade neural network (CNN) for fast voltage contingency screening and ranking. The effectiveness of the proposed method is demonstrated for contingency screening and ranking at different loading conditions on two sample power systems. One of the pro- posed neural networks, CNN provides fast and accurate screening and ranking for unknown patterns and would be suitable for on-line applications at energy management center.
机译:本文提出了四种不同的人工神经网络(ANN)模型,分别是多层前馈(BP)模型,模块化神经网络(MNN),混合神经网络(HNN)和级联神经网络(CNN),以实现快速电压应急筛选和排名。证明了该方法的有效性,用于在两个样本电力系统上的不同负载条件下进行应急筛选和排序。作为一种建议的神经网络,CNN可以对未知模式进行快速而准确的筛选和排名,并且适用于能源管理中心的在线应用。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号