摘要：针对水轮机调节系统的高阶、非线性及非最小相位的特点,设计了基于非线性自回归动态神经网络(NNARX)的水电机组预测控制系统。为了更好地得到过程参数及对象模型,先利用NNARX神经网络对水电机组整体进行辨识,再利用此网络对水电机组进行预测控制,并给出了模型算法及处理过程。由于NNARX动态网络误差曲面比较复杂,利用L-M算法对其进行训练。仿真结果表明,基于NNARX的动态神经网络模型具有很好的收敛性,辨识精度高,预测控制效果良好。

摘要：电力系统输电线路绝缘子运行中受到空气环境的污染,绝缘子表面污秽主要有大气中的盐密和灰密成分,不同地区不同环境下盐密和灰密对对绝缘子闪络电压影响具有非线性关系,为了较好辨识此非线性关系,运用基于GNBR算法的BP神经网络诊断该非线性关系,BP网络中采用GNBR算法,使网络具有很好的收敛性和很高的辨识精度,解决了BP网络局部最优、训练速度慢和辨识精度低的问题。实验结果表明设计的基于GNBR算法的BP神经网络能够很好地辨识绝缘子污秽对闪络电压的影响关系。