BP神经网络用于函数拟合与模式识别，电力系统

资 源 简 介

BP神经网络用于函数拟合与模式识别，电力系统

详 情 说 明

BP神经网络是一种广泛应用于函数拟合和模式识别的人工神经网络模型。在电力系统领域，BP神经网络发挥着重要作用，特别是在暂态稳定计算方面。

对于电力系统暂态稳定分析，BP神经网络能够通过学习历史数据建立输入输出之间的映射关系。其多层感知结构可以捕捉电力系统中复杂的非线性特征，实现对系统暂态过程的精确建模。网络通过反向传播算法调整权重，逐步减小预测输出与实际值之间的误差。

在具体应用中，BP神经网络可以进行以下关键功能： 通过回归分析建立系统状态变量与暂态稳定性之间的关联模型 利用概率统计方法评估系统稳定性风险 实现对电力系统暂态稳定状态的快速判别 提供系统失稳模式的识别能力

这种基于神经网络的方法相比传统数值计算方法具有计算速度快、适应性强的优势，特别适合在线评估和实时决策支持。需要注意的是，神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的质量和代表性，在实际应用中还需考虑模型泛化能力的验证。