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公开(公告)号：CN103544546A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310528971.9
申请日：2013-10-31
Abstract: 本发明公开了一种在线预测电力系统静态电压稳定极限的方法，该方法由基于Lasso的样本降维方法、基于自组织特征映射网络的样本筛选方法和误差反向传播型神经网络三部分组成。本发明通过自组织特征映射网络和Lasso方法对电力系统离线仿真生成的大量随机训练样本进行预处理，Lasso方法用于减少输入变量的维数，自组织特征映射网络用于减少训练样本的数量，之后采用误差反向传播型神经网络对电力系统静态电压稳定极限进行离线训练和在线预测，本发明的方法可以有效提高误差反向传播型神经网络的离线训练效率和在线预测效果。
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