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轨迹凸凹性判据在不健全广域信息条件下的可靠性研究
被引量：
2
1
作者
谢欢
张保会
+3 位作者
于广亮
邹本国
赵义术
李鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1129-1133,共5页
基于局部惯性中心轨迹的几何特征，提出了一种识别系统暂态不稳定性的判据以及相应的多机系统暂态不稳定性识别方案，并在系统局部惯性中心参考坐标下基于广义势能函数推导了判据的离散表达形式．该方案摆脱了因求取全局惯性中心导致的...
基于局部惯性中心轨迹的几何特征，提出了一种识别系统暂态不稳定性的判据以及相应的多机系统暂态不稳定性识别方案，并在系统局部惯性中心参考坐标下基于广义势能函数推导了判据的离散表达形式．该方案摆脱了因求取全局惯性中心导致的不稳定性识别方法在实际应用时的限制，能够准确地识别出系统中具有局部广域信息条件区域内的不稳定性．IEEE50机145节点系统仿真结果表明：当失步机组具有观测条件时，使用该判据仍然能够正确判别出系统的稳定性，全系统轨迹信息的不健全程度只会导致不稳定性识别时间的不同，相对于传统时域仿真方法，该方法能够提前0．3～1S识别出系统失稳．
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关键词
不健全
广域
信息
暂态不稳定性识别
广义势能函数
轨迹几何特征
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职称材料
基于数据校核与图卷积神经网络的高容错配电网故障诊断方法
被引量：
12
2
作者
高艺文
苏学能
+2 位作者
张华
姜思远
高红均
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第2期95-104,共10页
目前运用配电网中的多源故障遥信数据对配电网故障进行诊断的技术逐渐火热,但由于信息的误报、漏报使得诊断结果往往不尽如人意。针对配电网多源故障信息不健全的问题,本文提出了一种将数据校核操作与图卷积神经网络相结合的高容错性配...
目前运用配电网中的多源故障遥信数据对配电网故障进行诊断的技术逐渐火热,但由于信息的误报、漏报使得诊断结果往往不尽如人意。针对配电网多源故障信息不健全的问题,本文提出了一种将数据校核操作与图卷积神经网络相结合的高容错性配电网故障诊断方法,旨在利用不健全故障信息对配电网进行故障诊断。首先,将多源故障遥信数据作归一化处理后再进行数据校核,从源头改善数据的不健全性;接着,根据配电网图模将多源故障数据转化为故障图数据;最后,将故障图数据送入图卷积神经网络进行学习训练,训练完毕的模型在部署后可实现对配电网的故障诊断。在Python 3.7平台进行实验,通过算例分析证明本文所提方法可有效提高配电网故障诊断的容错性。
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关键词
多源故障数据
信息不健全
配电网故障诊断
数据校核
图卷积神经网络
高容错性
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职称材料
题名
轨迹凸凹性判据在不健全广域信息条件下的可靠性研究
被引量：
2
1
作者
谢欢
张保会
于广亮
邹本国
赵义术
李鹏
机构
西安交通大学电气工程学院
山东电力研究院电气研究所
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1129-1133,共5页
基金
国家自然科学基金资助重大项目(50595413)
文摘
基于局部惯性中心轨迹的几何特征，提出了一种识别系统暂态不稳定性的判据以及相应的多机系统暂态不稳定性识别方案，并在系统局部惯性中心参考坐标下基于广义势能函数推导了判据的离散表达形式．该方案摆脱了因求取全局惯性中心导致的不稳定性识别方法在实际应用时的限制，能够准确地识别出系统中具有局部广域信息条件区域内的不稳定性．IEEE50机145节点系统仿真结果表明：当失步机组具有观测条件时，使用该判据仍然能够正确判别出系统的稳定性，全系统轨迹信息的不健全程度只会导致不稳定性识别时间的不同，相对于传统时域仿真方法，该方法能够提前0．3～1S识别出系统失稳．
关键词
不健全
广域
信息
暂态不稳定性识别
广义势能函数
轨迹几何特征
Keywords
partial wide-area information
transient instability detection
generalized energy function
geometrical characteristic of trajectory
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
F123.9 [经济管理—世界经济]
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职称材料
题名
基于数据校核与图卷积神经网络的高容错配电网故障诊断方法
被引量：
12
2
作者
高艺文
苏学能
张华
姜思远
高红均
机构
国网四川省电力公司电力科学研究院
四川大学电气工程学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第2期95-104,共10页
基金
国网四川省电力公司科技项目(52199722000Q)。
文摘
目前运用配电网中的多源故障遥信数据对配电网故障进行诊断的技术逐渐火热,但由于信息的误报、漏报使得诊断结果往往不尽如人意。针对配电网多源故障信息不健全的问题,本文提出了一种将数据校核操作与图卷积神经网络相结合的高容错性配电网故障诊断方法,旨在利用不健全故障信息对配电网进行故障诊断。首先,将多源故障遥信数据作归一化处理后再进行数据校核,从源头改善数据的不健全性;接着,根据配电网图模将多源故障数据转化为故障图数据;最后,将故障图数据送入图卷积神经网络进行学习训练,训练完毕的模型在部署后可实现对配电网的故障诊断。在Python 3.7平台进行实验,通过算例分析证明本文所提方法可有效提高配电网故障诊断的容错性。
关键词
多源故障数据
信息不健全
配电网故障诊断
数据校核
图卷积神经网络
高容错性
Keywords
multiple fault data
imperfect information
distribution network fault diagnosis
data check
graph convolution neural network
high fault tolerance
分类号
TM863 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
轨迹凸凹性判据在不健全广域信息条件下的可靠性研究
谢欢
张保会
于广亮
邹本国
赵义术
李鹏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数据校核与图卷积神经网络的高容错配电网故障诊断方法
高艺文
苏学能
张华
姜思远
高红均
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024
12
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职称材料
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