Publication

Neural network applications in power systems

Alain Germond
1993
Conference Papers

Résumé

The first part of the presentation is a brief survey of the neural network models and their use in power systems, based on an analysis of more than 200 publications. The second part discusses the applications in static security assessment, with supervised and unsupervised neural network models. An example of static security assessment with the Kohonen classifier is developed: the Kohonen network is trained with vectors representing simulated states of the power system, with or without contingencies. The Kohonen map is used to assess unknown power system states in real time. The two approaches, supervised and unsupervised, are compared and finally, the perspective of industrial implementation is evaluated

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/c1c67859-4310-44b7-b53c-518c229b684c

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Alain Germond
1993
Conference Papers

Résumé

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/c1c67859-4310-44b7-b53c-518c229b684c

À propos de ce résultat

Concepts associés (26)

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Afficher plus

Publications associées (26)

Afficher plus

Neural network applications in power systems

Chattez avec Graph Search

Neural Processes with Normalizing Flows for Wheat Height Estimation

Linking neural manifolds to circuit structure in recurrent networks

Neuromorphic Sensing-and-Computing for Multi-Panel Cancer Diagnostics by Memristive Biosensors