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本文将介绍一个结合了神经网络算法与电力系统暂态稳定计算的综合性解决方案。该系统利用平面波展开法作为核心计算方法,在处理电力系统暂态稳定性问题时展现出独特的优势。
数据预处理阶段采用归一化技术对输入数据进行标准化处理,这是神经网络算法获得良好性能的重要前提。系统特别针对模态振动问题进行了优化,能够有效捕捉电力系统中的动态特性变化。
在算法层面,该方案融合了小波分析的盲信号处理技术。这种结合使得系统在面对复杂信号时,既能保持神经网络的自适应学习能力,又能借助小波分析在时频域处理上的优势。特别是对于电力系统中常见的暂态过程,这种双重技术路线提供了更可靠的分析手段。
应用方面,该算法不仅适用于传统电力系统暂态稳定计算,还能拓展到声子晶体带隙计算等物理问题求解。平面波展开法作为共通的计算框架,在不同领域间建立了技术桥梁,体现了该解决方案的通用性和扩展性。