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隨著分布式電源（distributed generation，DG）在電網(wǎng)中滲透率的日趨增大，分布式電源的統(tǒng)一等效建模成為目前電力系統(tǒng)仿真領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）以其強(qiáng)非線性映射能力和自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力為此問題的研究提供了有效途徑，綜述了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在電力系統(tǒng)負(fù)荷建模中的應(yīng)用，并比較其優(yōu)劣。對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋支路進(jìn)行了改進(jìn)，使之適應(yīng)分布式電源統(tǒng)一等效建模的需要，提出了一種改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型接入電力系統(tǒng)分析綜合程序PSASP的思路，仿真實(shí)例表明改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效描述各種分布式電源的外特性，能夠滿足工程仿真的需要。
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