| 基于径向基神经网络的可用输电能力概率分析 |
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| 引用本文： | 杨军峰,戴赛,朱军飞,李京,李辉,黄国栋,林星宇,唐俊杰. 基于径向基神经网络的可用输电能力概率分析[J]. 电工电能新技术, 2022, 41(1): 31-41. DOI: 10.12067/ATEEE2107015 |
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| 作者姓名： | 杨军峰 戴赛 朱军飞 李京 李辉 黄国栋 林星宇 唐俊杰 |
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| 作者单位： | 国家电力调度控制中心,北京100031;中国电力科学研究院有限公司,北京100192;国网湖南省电力有限公司,湖南 长沙410004;输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) ,重庆400044 |
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| 摘 要： | 可用输电能力(ATC)是电力系统经济安全运行的一项重要指标.由于大量风电并网和用户用电行为的多样化,ATC的计算必须要考虑其带来的不确定源.而在对不确定源相关性的处理时,Nataf变换中标准正态分布域相关系数的求解尤为复杂,传统的基于辛普森数值积分和二分法的相关系数转换法耗时极其严重.在概率计算中,采用蒙特卡洛法基于最...
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| 关 键 词： | 可用输电能力 最优潮流 概率分析 Nataf变换 径向基神经网络 |
Probabilistic analysis for available transfer capability based on radial basis function neural network |
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| YANG Jun-feng,DAI Sai,ZHU Jun-fei,LI Jing,LI Hui,HUANG Guo-dong,LIN Xing-yu,TANG Jun-jie. Probabilistic analysis for available transfer capability based on radial basis function neural network[J]. Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy, 2022, 41(1): 31-41. DOI: 10.12067/ATEEE2107015 |
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| Authors: | YANG Jun-feng DAI Sai ZHU Jun-fei LI Jing LI Hui HUANG Guo-dong LIN Xing-yu TANG Jun-jie |
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