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更新時間:2025.03.29
人工智能在電力系統(tǒng)穩(wěn)定器設(shè)計中的應(yīng)用綜述

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人工智能技術(shù),特別是遺傳算法、模糊評價、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在電力系統(tǒng)穩(wěn)定器(PSS)設(shè)計中的應(yīng)用有效地彌補了傳統(tǒng)PSS設(shè)計的不足,提高了控制器的魯棒性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。研究對人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)穩(wěn)定器設(shè)計中的應(yīng)用進行了綜述,總結(jié)了各種人工智能技術(shù)對電力系統(tǒng)穩(wěn)定器設(shè)計的影響,對其發(fā)展現(xiàn)狀作了簡要的介紹。

自適應(yīng)濾波算法在電力系統(tǒng)短期負荷預測中的應(yīng)用

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文章認為相空間局域線性回歸法是電力系統(tǒng)短期負荷預測混沌預測法中廣泛使用的方法,在用線性最小二乘法估計局部線性化模型的參數(shù)時,往往由于病態(tài)的數(shù)據(jù)矩陣導致估計值對噪聲過于敏感而變得不可信。針對這種情況應(yīng)用最小均方誤差準則和最陡下降原理提出了一種基于自適應(yīng)濾波電力系統(tǒng)短期負荷預測算法,避免了病態(tài)矩陣的影響。實驗結(jié)果表明該算法預測結(jié)果穩(wěn)定、可靠。

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