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题名基于循环神经网络的配网电压异常数据检测方法
被引量：5
- 1
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作者
柯子桓
罗楚楠
黎少凡
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机构
中国南方电网有限责任公司
广东电网能源发展有限公司
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出处
《电子设计工程》
2024年第1期106-110,共5页
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文摘
配网电压异常数据检测过程易受到动态数据的影响,导致数据检测精准度较低。为了解决该问题,提出了基于循环神经网络的配网电压异常数据检测方法。在分析循环神经网络结构的基础上,以电压误差标准值为依据,构建电压异常数据检测模型。使用归一化处理方式训练模型,获取异常数据集。在标注数据后,计算线路两端节点电压,并将其与预设置的偏差进行对比,完成对异常数据的检测。由实验结果可知,该方法检测准确率和召回率最大值分别为0.991和0.90,说明使用该方法检测精准度较高。
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关键词
循环神经网络
配网电压
异常数据检测
归一化处理
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Keywords
recurrent neural network
distribution network voltage
abnormal data detection
normalized processing
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于加权潮流熵的配电网脆弱线路辨识方法
被引量：3
- 2
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作者
罗楚楠
柯子桓
黎少凡
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机构
广东电网能源发展有限公司
中国南方电网有限责任公司
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出处
《电子设计工程》
2024年第2期93-97,共5页
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文摘
通过评估电网脆弱线路来寻找薄弱环节,能够很好地防止事故发生。针对目前配电网脆弱线路辨识方法辨识能力差,难以精准确定全部脆弱线路的问题,利用加权潮流熵提出了一种辨识方法。利用加权潮流熵对转移增量进行计算,根据计算结果得到脆弱性评估指标,分析不同指标的权重,通过得到的脆弱性评估指标进行电网线路辨识分析,判断是否为脆弱线路。实验结果表明,基于加权潮流熵的配电网脆弱线路辨识方法能够很好地检测出脆弱线路的电流波动振幅,通过得到电流加权潮流熵分析电流波形是否为正弦波,确定脆弱线路,在10次测试中,检测成功率为100%,具有极高的实际应用价值。
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关键词
加权潮流熵
配电网
脆弱线路
线路辨识
辨识方法
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Keywords
weighted power flow entropy
distribution network
vulnerable line
line identification
ident⁃ification method
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名BIM技术在电网工程建设中的应用研究
被引量：6
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作者
柯子桓
高来先
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机构
中国南方电网有限责任公司基建部
广东创成建设监理咨询有限公司
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出处
《中国标准化》
2019年第14期70-72,共3页
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文摘
根据中国南方电网有限责任公司(以下简称南网)建设'智能、高效、可靠、绿色'电网的战略目标,为更好地精细化基建项目管理,提高基建项目管理效率,把控工程质量、安全、进度、造价,实现基建项目全生命周期管理,引进国际先进的BIM技术用于南网的基建项目管理,从BIM模型、设计管理、施工管理、进度管理等应用点切入,研究BIM技术对电网工程建设的作用及意义.
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关键词
BIM技术
电网工程建设
项目管理
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分类号
F4
[经济管理—产业经济]
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