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搜索资源 - neural network power
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故障诊断 基于BP神经网络的故障诊断系统 1生成BP网络2.训练和自适应调整-Fault diagnosis based on BP neural network fault diagnosis system for a generation of BP network 2. Training and adaptive adjustment
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基于Elman神经网络的预测程序，可用于电力系统短期负荷预测 -Elman neural network-based forecasting process, can be used for short-term load forecasting of power system
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本文首先介绍了有源电力滤波器的基本结构和工作原理，并对一些常规的谐波电流检测方法的优缺点进行了比较。其次，针对传统的谐波电流检测方法的缺陷，提出将神经网络与基于噪声抵消原理的自适应谐波检测相结合，利用径向基函数运算量小、收敛快、无局部极小值等优点，构造了一种基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法，仿真结果表明该检测方法具有很好的动态响应及畸变电流检测精度。最后，设计了一套实验系统，对本文所采用的系统方案进行了实验验证。仿真表明，本文所采用的有源电力滤波器检测系统方案切实可行，能够较好地实现动态
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This paper proposes a fault location method employing wavelet fuzzy neural network to use post-fault transient and steady-state measurements.
When single line to ground fault (SLG) occurs in the distribution lines of an industrial system, the trans
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These set of programs are written to design a robust power system stabilizer for minimizing the effects of low frequency oscillations in electric power systems. A complete nonlinear model of the power system represented by a single machine connected
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基于模糊神经网络的自适应预失真功放。DPD功放模型的研究。-Based on fuzzy neural network adaptive predistortion power amplifier. DPD amplifier modeling.
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文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
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径向函数神经网络的三种算法,里面是一维输入，一维输出，很容易推广到多维，拟合的效果很好-Radial basis function neural network for power system load-flow
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03~A Shunt Active Power Filter with Control Method Based on Neural Network
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Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究 教学代码-Elman neural network data to predict- the power load forecasting model for teaching code
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神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究,带有数据，调 试过，可以运行，希望对大家有帮助-Neural network data prediction- the power load forecasting model with data, debugging, you can run, and I hope for all of us to help
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运用神经网络与时间序列分析对风电功率进行预测的一个matlab程序。-Using neural network and time series analysis forecast wind power
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基于人工神经网络法的风电功率预测matlab程序，可预测未来几十个小时内的风电功率。-Based on Artificial Neural Network Method wind power prediction matlab program, you can predict the future of dozens of hours of wind power.
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这是一个四个不同的S函数实现集合的递归模糊神经网络（RFNN）。该网络采用了4组可调参数,这使得它非常适合在线学习/操作，从而可应用到系统识别等方面。-This is a collection of four different S-function implementations of the recurrent fuzzy neural network (RFNN) described in detail in [1]. It is a four-layer, neuro-fuzzy net
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BP神经网络预测风电场功率，利用BP神经网络对风电场未来48小时内的功率进行预测-Wind power prediction for wind farm with BP neural network
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matlab 神经网络 在电力系统中的负荷预测、
智能算法-matlab neural network load forecasting in power system, intelligent algorithms
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本程序将神经网络训练的算法应用于电力系统的负荷预测，适应性强，结果准确-This program will train the neural network algorithm is applied to the power system load forecasting, adaptable, accurate
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method based on Neural
Network (NN) technique and accompanied with MMSE
(Minimum Mean Square Error), which corrects at the receiver
level, the Non-Linear (NL) distortions due to the HPA (High
Power Amplifier).-In this paper, we present a meth
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是使用BP神经网络进行风电功率超短期预测，数据为5分钟一点，预测结果为一次预测4小时15分钟一点。-Ultra- short- term Forecasting Program of Wind Power Based on BP Neural Network
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为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
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