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基于神经网络法的配电网状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
对配电网状态估计的研究是建立起符合配电网特点的数学模型,本文尝试用神经网络方法对系统确定性部分进行状态估计,将网络不确定部分进行简化计算,从而得出全局的结果。通过并对量测数据进行检测,尽可能的提高数据精度。充分应用了配电网自身的特性生成行之有效的计算方法,从而为电力调度管理提供依据。 相似文献
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提出了基于H∞鲁棒控制的光伏并网逆变器控制策略,可快速跟踪输出参量的动态响应,同时对参数变化与外部干扰有较强的鲁棒性,较好地解决了光伏系统与电网的并网问题。 相似文献
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后氧传感器是汽油机排放闭环控制的重要部件,后氧传感器信号对监测调节闭环控制,催化器效率的诊断起到重要作用。通过试验,发现诸如氧传感器磨合程度,氧传感器电加热器电阻偏差学习的准确性以及燃油中的杂质离子对氧传感器和催化器的污染,都对后氧信号由稀到浓(L-R)的过程产生影响,降低了后氧传感器L-R的速率。 相似文献
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