摘要：给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络（简称自组织神经网络）的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理，即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵；然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练，最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型，即不同的同调发电机组；最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明：自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果，没有出现误判，且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。

关键词：电力系统 自适应共振 kohonen网络 自组织神经网络 同调识别 

单位：四川大学电气信息学院 四川省成都市610065 重庆市电力公司沙坪坝供电局 重庆市沙坪坝区400030