基于人工神经网络预测虚拟注入电流的暂态稳定快速算法
Energy Engineering（2019）
Abstract
提出了一种基于神经网络预测虚拟注入电流的暂态稳定快速算法,使用并行计算的方法可提高该算法的执行效率.该算法通过使用人工神经网络来预测虚拟注入电流,可以有效减少暂态稳定数值积分中网络方程与微分方程的交替求解次数,减少暂态稳定计算时间.在3机9节点算例和新英格兰10机39节点算例上进行了验证,证明了该方法的可靠性与有效性.由于神经网络的训练能够离线完成,因此本算法有利于实现暂态稳定计算的在线化应用.
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