摘要：为解决传统电压稳定评估计算方法存在的速度慢、精度低等问题,设计了一个多输入单输出的模糊神经网络。该网络通过Kohonen自组织映射聚类含SVC电力系统的有功和无功负荷来减少输入量个数,同时采用一个模糊输入的三层前馈神经网络进行训练,并评定电力系统的负荷能力裕度。经仿真验证,所设计的模糊神经网络计算精度高,有效改善了模糊神经网络的性能。

关键词：svc 模糊神经网络 负荷能力裕度 人工智能 非线性 

单位：大庆师范学院物理与电气信息工程学院 黑龙江大庆163712