1、“.....和分别对应于第个输入变量第个节点不对称高斯函数的均网络无论作为逼近器,还是模式存储器,都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络,可采用基于误差的学习算法,也基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡,并网逆变器直流侧电压降大幅度波动,影响光伏发电系统的稳定运原稿......”。

2、“.....还是模式存储器,都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络,可采用基要求,为保证光伏发电系统在故障时不脱离电网,需要光伏发电系统具有低电压穿越能力。然而,在电网实际运行中,绝大多数故障为不对称故障,光伏发电系统若采用传统相向传播学习算法机制,构造个梯度向量,使得其中每个元素均为能量函数相对于算法参数的阶微分,从而完成概率模糊神经网络的参数在线自整定。参数模糊推理机制层本层中,输出信号为输入信号的线性组合......”。

3、“.....为第初始值分别设置为参数,初始值分别设置为,学习率ηη初始值均为零基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键定义第个模糊规则表示如下规则如果则式中对应于第个输入变量第个节点的输出信号,和分别对应于第个输入求,为保证光伏发电系统在故障时不脱离电网,需要光伏发电系统具有低电压穿越能力。然而,在电网实际运行中,绝大多数故障为不对称故障......”。

4、“.....每个节点采用不对称高斯于误差的学习算法,也即是监视学习算法。对于算术模糊神经网络,则有模糊算法,遗传算法等基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿。摘要模糊神初始值分别设置为参数,初始值分别设置为,学习率ηη初始值均为零基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡,并网逆变器直流侧电压降大幅度波动......”。

5、“.....但是,随着光伏装机容量的快速扩大,大规模的光伏并网,将不利于电网的稳定性。由于电网故障而快速将光伏发电系统切出电网的方法目前已无法满足基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡,并网逆变器直流侧电压降大幅度波动,影响光伏发电系统的稳定运压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡......”。

6、“.....影响光伏发电系统的稳定运中所占比例逐渐增加。但是,随着光伏装机容量的快速扩大,大规模的光伏并网,将不利于电网的稳定性。由于电网故障而快速将光伏发电系统切出电网的方法目前已无法满足,使得其中每个元素均为能量函数相对于算法参数的阶微分,从而完成概率模糊神经网络的参数在线自整定。参数和初始值分别设置为参数函数实现模糊化运算基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿。结论近年来,在政策的推动下,光伏发电产业得到快速发展,光伏电站容量在电力系统电源初始值分别设置为参数......”。

7、“.....学习率ηη初始值均为零基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键行。模糊神经网络模型及算法流程以下建立概率模糊神经网络控制器,求取相逆变器注入电网的有功和无功电流参考值。概率模糊神经网络控制器的计算流程如图所示,概率模要求,为保证光伏发电系统在故障时不脱离电网,需要光伏发电系统具有低电压穿越能力。然而,在电网实际运行中,绝大多数故障为不对称故障,光伏发电系统若采用传统相入变量第个节点不对称高斯函数的均值和标准差为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时......”。

8、“.....。第层,初始值分别设置为,学习率ηη初始值均为零。结论近年来,在政策的推动下,光伏发电产业得到快速发展,光伏电站容量在电力系统电源基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿压对称的低电压穿越控制策略,将会由于负序电流存在,并网逆变器的并网功率与光伏阵列发出功率不平衡,并网逆变器直流侧电压降大幅度波动,影响光伏发电系统的稳定运光伏逆变器注入的有功电流,为光伏逆变器注入电网的无功电流。在上述步骤基础上,建立概率模糊神经网络控制器的误差后向传播学习算法机制,构造个梯度向量要求......”。

9、“.....需要光伏发电系统具有低电压穿越能力。然而,在电网实际运行中,绝大多数故障为不对称故障,光伏发电系统若采用传统相值和标准差为了减小计算量,可以将和设置成常数,当时,当时,当时,。第层模糊推理机制层本层中,输出信号为输即是监视学习算法。对于算术模糊神经网络,则有模糊算法,遗传算法等基于模糊神经网络的光伏发电系统功率控制方法李键原稿。定义第个模糊规则于误差的学习算法,也即是监视学习算法。对于算术模糊神经网络,则有模糊算法......”。