【摘 要】
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该论文首先简要回顾了一些国内外较有影响的动态等值算法,如基于同调的动态等值法、模态压缩的动态等值法、应用可达性格纳姆识别同调的方法,以及其它算法.然后在简略地描述
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该论文首先简要回顾了一些国内外较有影响的动态等值算法,如基于同调的动态等值法、模态压缩的动态等值法、应用可达性格纳姆识别同调的方法,以及其它算法.然后在简略地描述了电力系统动态等值中涉及到的电力元件的数学模型,包括发电机、调相机、励磁系统、调速系统等等以及电力网络的数学模型之后,介绍了关于自组织神经网络的几个基本概念,又详细说明了Kohonen神经网络的基本原理及特点.然后给出了一种基于同调的利用自组织神经网络(Kohonen网络)来实现发电机分群的动态等值算法.该算法先将整个电力网络化简到只剩发电机内节点,然后以泰勒级数展开来拟合发电机摇摆曲线,将故障前发电机的功角值和切除故障后的几个特定时刻的发电机角速度值作为自组织神经网络的样本进行模式聚类,从而将发电机组分为若干群,最后聚合同调发电机组完成动态等值.该算法能避免在将整个系统分成若干区域时人为的影响,并能够充分考虑到系统的非线性的影响.最后提供了两个不同类型的算例,一个是电科院六节点算例,另一个是中国东北电网1998年的冬大运行方式作为算例,来说明了这种算法具有良好的效果,而且具有在线应用的潜在能力.
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