更新时间：2024.11.23
人工智能技术,特别是遗传算法、模糊评价、神经网络等方法在电力系统稳定器(PSS)设计中的应用有效地弥补了传统PSS设计的不足,提高了控制器的鲁棒性和系统的稳定性。研究对人工智能技术在电力系统稳定器设计中的应用进行了综述,总结了各种人工智能技术对电力系统稳定器设计的影响,对其发展现状作了简要的介绍。
电力系统短期负荷对电力企业的经济效益和社会效益都有一定影响。因此文中建立了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷模型。用历史负荷数据作为训练样本,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测,并与BP神经网络进行对比。RBF神经网络的平均误差为2.09%,最大误差为4.77%,相比于BP神经网络精确度较高,有利于电力系统合理地进行调度规划工作。
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