Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法.pdf
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第44卷第10期电力自动化设备Vol.44No.10
2024年10月ElectricPowerAutomationEquipmentOct.2024
Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的
电力系统非线性振荡特征分析方法
1112，34
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地址
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基于小脑模型神经网络的非线性系统逼近.docx
东北电力大学自动化工程学院学士学位论文
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基于小脑模型神经网络的非线性系统逼近
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摘要
小脑模型神经网络（CerebellarModelArticulationController，CMAC）也被称作为小脑模型关节控制器是一种先进的神经网络控制器。自从1975年由J.S.Albus提出以来，CMAC神经网络便开始迅速发展起来。本文在第1章绪论部分从CMAC神经网络的起源说起，然后分析了CMAC神经网络的现状后，在第2章提出了CMAC神经网络的概念和模型，总结了它的定义和算法，
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电力系统分析神经网络模型.doc
神经网络法
人工神经网络（ANN）适于解决时间序列预测问题（尤其是平稳随机过程的预测），其在电力系统负荷预测中的应用理论上是可行的。ANN一经引入电力系统，负荷预测就成为其应用研究的一个主要领域。到目前为止，ANN主要应用于短期负荷预测，但也有人将其应用到了中长期负荷预测中。
最早而且最多采用的是BP（Back Propagation）算法。下面将对该算法进行具体的介绍。模型为三层网络结构，输入层单元个数为N个，隐含层单元个数为L，输出层单元个数为M。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成，正向传播过程输入样本从输入层经隐含层处理后传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如
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基于神经网络的光伏并网逆变器分析-电力系统及其自动化专业论文.docx
II
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Abstract
The conventional energy sources for electrical power include hydroelectric, fossil fuels, and nuclear energy. The wide use of fossil fuels has resulted in the problem of greenhouse emissions worldwide. This also seriously damages the earths environment. Besides, fossil fuels will be e
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基于神经网络的非线性系统辨识.pdf
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宝鸡文理学院学报 自然科学版 ,第 26 卷 ,第 1 期 ,第 5758 页 ,2006 年 3 月
J ournal of Baoj i U niver sit y of Art s and Sciences (Nat ural Science) ,Vol . 26 ,No . 1 ,pp . 5758 ,Mar . 2006
基于神经网络的非线性系统辨识
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海堤渗压周期特征分析及其在神经网络监测模型中的应用.doc
第18卷2期
2010年4月 应用基础与工程科学学报
JOURNAL OF BASIC SCIENCE AND ENGINEERING V01．18．No．2
April 2010 文章编号：1005-0930(2010)02-0330-07 中图分类号：TV698．1 文献标识码：A
doi：lO．3969／j．im．1005-0930．2010．02．0017
海堤渗压周期特征分析及其在神经网络
监测模型中的应用
黄 铭1， 刘 俊2
(1．合肥r业大学土木与水利工程学院，安徽合肥230009；2．上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海
2110240)
摘要：海堤渗压监测序列是反
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基于联邦神经网络的电力系统短期负荷预测算法.docx
基于联邦神经网络的电力系统短期负荷预测算法
目录
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
二、背景知识介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2.1联邦学习原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.2神经网络在电力系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
三、算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
3.1问题定义．．．．
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《基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究》16000字.docx
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基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究
摘要
电力系统负荷预测时考虑的因素包括金融贸易流通情况、每平方公里人口居住数量以及天气、温度等条件，以此预估潜在用户对电量的供应要求。合理运用的数学模型以及计算完成对数据的处理和分析。进一步总结预测数据的规律。电力系统是维护系统合理稳定运行的关键，电网中用户合理地被分配电能依据负荷预测。
电力系统的短期预测是一个多因素的负责的预测过程，其中影响因素众多，预测模型也相应的多变。本文通过在研究国内外相关文献的基础上，详细介绍电力系统预测的方法，以及负荷的影响因素，并介绍神经网络的基本原理，对神经网络进行预测的算法进行详细
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基于神经网络的电力系统负荷特性辨识_任海燕.pdf
5电气开关6 ( 20 10. N o. 4) 31
: 1004 - 289X ( 20 10) 04 - 0031- 04
基于神经网络的电力系统负荷特性辨识
任海燕, 吴奋读
( 广西大学电气工程学院, 广西 南宁 53004)
: 负荷建模在电力系统分析中起
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东北电力大学本科毕业设计论文
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基于BP神经网络的电力系统负荷预测
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摘要
电力系统是一个庞大复杂的系统，并伴随着信息化、节能化在不断发展，越来越多的超高压甚至特高压线路在不断建设，对电力科学的要求在不断提高，其中负荷预测技术显得尤为重要，负荷预测的是否精准影响到各行业是否能够使用优质的电能。由于电力系统负荷变化具有周期性和一定的规律性，而神经网络又有很好的学习能力和自适应能力，所以用神经网络来训练负荷样本比用传统方法依靠调度员依靠自己的经验来判断负荷值具有更高的可信性和有效性。负荷预测的精度的保证成为现在电力科学人员
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异质时空神经网络在“双高”电力系统暂态功角稳定评估中的应用
目录
异质时空神经网络在“双高”电力系统暂态功角稳定评估中的应用（1）
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2“双高”电力系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3暂态功角稳定评估的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、异质时空神经网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．
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抑郁环路神经集群模型及非线性特征分析
一、引言
随着现代社会的快速发展和科技进步，人们的心理健康问题逐渐引起了广泛的关注。其中，抑郁症已成为一种严重影响人类健康和生活质量的心理疾病。神经科学研究认为，抑郁症状的成因与大脑神经环路活动密切相关。因此，对抑郁环路神经集群模型及非线性特征的分析，对于理解抑郁症的发病机制、诊断和治疗具有重要意义。本文旨在通过构建抑郁环路神经集群模型，并对其非线性特征进行分析，为抑郁症的深入研究提供理论依据。
二、抑郁环路神经集群模型的构建
1.模型理论基础
抑郁环路神经集群模型的构建基于神经科学、心理学和计算机科学等多学科的理论基础。通过分析抑郁症患者的脑部影像学数据