Utformningen av en adaptive load-shedding strategi genom att utföra ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) och övergående stabilitetsanalys för ett elsystem presenteras. För att förbereda träningsdatasetet för en ANN har den övergående stabilitetsanalysen av ett faktiskt kraftsystem utförts för att lösa minsta möjliga belastning med olika driftscenarier utan att orsaka problem med generatorerna. Levenberg-Marquardt algoritm har antagits och införlivats i back-propagation lärande algoritm för utbildning feedfore neurala nätverk. Genom att välja den totala kraftgenereringen, den totala belastningsefterfrågan och frekvensfallsfrekvensen som ingångsneuroner av ANN, är den minsta mängden av utmatningen bestäms för att upprätthålla stabiliteten i kraftsystem. För att visa effektiviteten hos det föreslagna systemet med minimibelastningsutmatning för ANN har ett nyttokraftsystem valts ut för datorsimulering och mängden utmatning verifieras genom stabilitetsanalys.
Adaptive load sheding by artificial neural networks diskuteras också av Hsu et al. i REF................................................................................................
Design of adaptive load shedding by artificial neural networks
{'venue': 'IEE Proceedings - Generation, Transmission and Distribution', 'journal': 'IEE Proceedings - Generation, Transmission and Distribution', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}