CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

NEURAL NETWORKS FOR LOAD-FREQUENCY CONTROL

اعتبار موردنیاز: ۰ | تعداد صفحات: ۱ | تعداد نمایش خلاصه: ۱۲۲۴ | نظرات: ۰
سرفصل ارائه مقاله: INTELLIGENT SYSTEM
سال انتشار: ۱۳۷۵
کد COI مقاله: PSC11_072
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۷.۶۶ کلیوبایت
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اصل مقاله فوق در بانک مقالات سیویلیکا موجود نیست. مقالات کنفرانس‌های کشور توسط دبیرخانه‌های مربوط منتشر می‌شوند و در صورتی که اصل مقاله توسط دبیرخانه منتشر نشده باشد، امکان ارائه آن توسط سیویلیکا وجود ندارد. در صورتی که نویسنده این مقاله هستید، می‌توایند اصل مقاله را جهت درج در بانک مقالات به سیویلیکا ارسال نمایید.

خرید و دانلود PDF مقاله

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

مشخصات نویسندگان مقاله NEURAL NETWORKS FOR LOAD-FREQUENCY CONTROL

   Menaj - Amirkabir University IRAN
   Doroudi - Amirkabir University IRAN

چکیده مقاله:

This paper presents a neuro-controler design for load-frequency control of a single - area system. It controls the system admission valve of the turbine In order to restore the frequency to its nominal value while enhancing the transient behavior. The inputs of the neuro-controfier include the frequency variation error and change of error frequency variation and the amplitude of load perturbation. A reference model was used to find the desired traiectory of frequency variation. To show the ability of the proposed con~er some digital simulations have been performed on a typical singlesystem. The results show that the proposed method makes the overal system have satisfactory dynamic response over the wide range of load changes.

کلیدواژه‌ها:

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-PSC11-PSC11_072.html
کد COI مقاله: PSC11_072

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Menaj, & Doroudi, ۱۳۷۵, NEURAL NETWORKS FOR LOAD-FREQUENCY CONTROL, یازدهمین کنفرانس بین المللی برق, تهران, شرکت توانیر, پژوهشگاه نیرو, https://www.civilica.com/Paper-PSC11-PSC11_072.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (Menaj, & Doroudi, ۱۳۷۵)
برای بار دوم به بعد: (Menaj & Doroudi, ۱۳۷۵)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز:
تعداد مقالات: ۲۹۴۸۱
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.