【摘 要】
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提出一种新的基于模糊聚类的径向基神经网络及其训练算法，利用同步相量测量装置获得的故障后短时间内各发电机的功角，经简单运算后作为神经网络的输入，其输出为多机电力系统稳定
【基金项目】
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山东省自然科学基金!( Q97F08154);清华大学电力系统和大型发电设备安全控制及仿真国家实验室基金
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提出一种新的基于模糊聚类的径向基神经网络及其训练算法，利用同步相量测量装置获得的故障后短时间内各发电机的功角，经简单运算后作为神经网络的输入，其输出为多机电力系统稳定性的分类结果。对４９机实际系统在不同接线方式和故障位置条件下，进行了有无切机控制两种情况下的数值仿真实验，结果表明所提出的方法对系统的失稳预测和切机控制决策是有效的，神经网络训练时间短，分类精度高。
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