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基于数据挖掘的区域暂态电压稳定评估 被引量:31
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作者 朱利鹏 陆超 +3 位作者 孙元章 黄河 苏寅生 李智欢 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期1026-1032,共7页
针对区域暂态电压稳定评估相关理论还不完善、工程判据可靠性不足等问题,提出了基于数据挖掘的区域暂态电压稳定评估方法,构建了综合考虑单点负荷稳定与多点电压相互影响的2层评价框架。利用节点稳定度量指标及基于辨识的电压无功灵敏... 针对区域暂态电压稳定评估相关理论还不完善、工程判据可靠性不足等问题,提出了基于数据挖掘的区域暂态电压稳定评估方法,构建了综合考虑单点负荷稳定与多点电压相互影响的2层评价框架。利用节点稳定度量指标及基于辨识的电压无功灵敏度矩阵提取网络原始特征。面对区域暂态电压失稳尚无可靠界定标准的难题,采用基于约束的半监督学习方式对数据集进行可靠分类。基于决策树算法建立逐步更新的分类模型,生成区域暂态电压稳定判据,通过模型挖掘出有关电压分区、代表节点的内在规律。EPRI 36节点系统上的仿真结果证明了评估方案的有效性,以及分类评估模型的适应性和准确性。 展开更多
关键词 区域暂态电压稳定评估 数据挖掘 灵敏度辨识 半监督学习 决策树
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基于CBAM-CNN多任务模型的暂态电压稳定定量评估方法 被引量:1
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作者 容景超 毛晓明 +2 位作者 王炫 林权辉 杨炳鑫 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期281-289,共9页
为提升基于数据的暂态电压稳定评估的时效性并实现定量评估,提出一种基于卷积块注意力模块-卷积神经网络(convolutional block attention module-based convolutional neural network,CBAM-CNN)的暂态电压稳定评估模型。该模型以电网潮... 为提升基于数据的暂态电压稳定评估的时效性并实现定量评估,提出一种基于卷积块注意力模块-卷积神经网络(convolutional block attention module-based convolutional neural network,CBAM-CNN)的暂态电压稳定评估模型。该模型以电网潮流数据、故障位置信息和节点电压突变信息为输入,引入混合注意力机制和多任务学习框架,输出电网各节点的暂态电压稳定水平和稳定标签。在经典IEEE 39节点系统中的研究表明,所提出的模型对潮流和故障位置变化具有充分的适应性;与其他几种常用的深度学习模型相比,所推荐的模型具有更强的信息表征能力和泛化能力,有望应用于电网预防控制策略的制订中。 展开更多
关键词 暂态电压稳定 定量评估 多任务学习 注意力机制 卷积神经网络 深度学习
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高渗透率光伏馈入受端电网暂态电压稳定量化评估
3
作者 徐式蕴 杨瑾瑜 彭龙 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期125-134,共10页
当前,中国受端电网分布式光伏快速发展,接入后对电网的安全稳定构成威胁,亟待开展大规模光伏接入对受端电网电压稳定性的影响研究。为此,针对高渗透率光伏馈入的受端电网,提出了一种暂态电压稳定量化评估方法。首先,调研实际电网在运光... 当前,中国受端电网分布式光伏快速发展,接入后对电网的安全稳定构成威胁,亟待开展大规模光伏接入对受端电网电压稳定性的影响研究。为此,针对高渗透率光伏馈入的受端电网,提出了一种暂态电压稳定量化评估方法。首先,调研实际电网在运光伏特性,对大电网各元件进行同类聚合,建立高渗透率光伏馈入受端电网的低维电压稳定分析模型。其次,考虑基于有功功率分流的支路解耦,推导受端电网暂态电压稳定负荷极限表达式,从而实现暂态电压稳定的快速量化评估。最后,分别针对小系统和实际电网进行验证,所提评估方法在两种场景和各种光伏恢复策略下均能满足工程精度要求,且相对时域仿真具有较高计算效率,并在此基础上提出光伏接入位置及性能要求的相关建议。 展开更多
关键词 高渗透率 光伏 受端电网 支路解耦 暂态电压稳定 量化评估
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基于MRSE-CNN的电力系统多任务暂态稳定自适应评估
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作者 吴俊勇 史法顺 +2 位作者 李栌苏 赵鹏杰 张若愚 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第2期167-175,共9页
为解决暂态功角与暂态电压一体化评估中可靠性不足、在线更新耗时过长的问题,提出多任务暂态稳定自适应评估方法。利用变步长二分法从时间维度上构建暂态功角与暂态电压的稳定边界;提出一种融合多尺度残差挤压激励机制的多任务卷积神经... 为解决暂态功角与暂态电压一体化评估中可靠性不足、在线更新耗时过长的问题,提出多任务暂态稳定自适应评估方法。利用变步长二分法从时间维度上构建暂态功角与暂态电压的稳定边界;提出一种融合多尺度残差挤压激励机制的多任务卷积神经网络,该网络直接面向量测数据,仅需3个采样点即可完成输入特征与稳定边界的映射,在保证快速性的基础上实现了高精度的边界拟合;通过引入自适应动态权重的Huber损失函数进一步增强模型在实际应用中的可靠性;在线应用时,通过迁移学习实现模型在负荷、拓扑、新能源3个维度下的自适应更新。在改进的IEEE 39节点系统中的验证结果表明,所提方法不仅兼顾快速性、准确性与可靠性,而且在未知场景下具备快速更新的能力。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 暂态功角稳定 暂态电压稳定 极限切除时间 自适应动态权重 迁移学习
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电力系统暂态电压稳定评估的混合智能特征双重筛选方法 被引量:5
5
作者 王渝红 朱玲俐 +3 位作者 赏成波 李晨鑫 杜婷 郑宗生 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1532-1542,I0044,I0046,I0047,共14页
含高比例新能源与直流接入的电力系统暂态电压稳定特征呈高维冗余性,影响基于数据驱动评估模型的效率和性能。为此,在构建一组适应含高比例新能源和直流接入场景的完备特征集合基础上,提出一种基于改进Relief算法和改进群智能优化算法... 含高比例新能源与直流接入的电力系统暂态电压稳定特征呈高维冗余性,影响基于数据驱动评估模型的效率和性能。为此,在构建一组适应含高比例新能源和直流接入场景的完备特征集合基础上,提出一种基于改进Relief算法和改进群智能优化算法双重筛选的混合智能特征选择方法,以降低原始特征维度,提高模型稳定评估的效率和准确率。首先,通过时序分层处理对原始Relief算法进行时序改进,并利用该改进算法进行特征的有效性度量,以消除分类低效特征,得到降维后的初筛特征子集;随后,融合特征有效性度量值对群智能优化算法进行搜索性能增强。再以此增强算法为寻优策略,并以时序分类模型卷积门控循环单元(convolution gated recurrent unit,ConvGRU)为分类器,构成基于群智能优化算法的封装式特征选择方案,进一步实现特征子集寻优。最后,通过算例对比分析,该方法下高维特征维度能压缩80%以上,且所选特征子集能有效提高评估模型的准确率,验证该方法对于高维时序特征筛选处理的有效性及必要性。 展开更多
关键词 暂态电压稳定评估 特征选择 RELIEF算法 群智能优化 卷积门控循环单元
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基于CBAM-CNN的电力系统暂态电压稳定评估 被引量:3
6
作者 李欣 柳圣池 +3 位作者 李新宇 陈德秋 鲁玲 郭攀锋 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期59-67,75,共10页
为进一步提高电力系统暂态电压稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统拓扑结构发生变化时的适应性,提出一种将改进的卷积神经网络与迁移学习相结合的方法。首先,在卷积神经网络的卷积层后插入卷积块注意力模块,对输入的数据从通道和... 为进一步提高电力系统暂态电压稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统拓扑结构发生变化时的适应性,提出一种将改进的卷积神经网络与迁移学习相结合的方法。首先,在卷积神经网络的卷积层后插入卷积块注意力模块,对输入的数据从通道和空间两个独立的维度依次提取特征,提高卷积神经网络对系统暂态电压状态的识别能力。然后,将该模块与微调技术相结合,提高模型在系统拓扑结构改变时的在线更新速度。最后,算例分析验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 暂态电压稳定评估 卷积块注意力模块 迁移学习
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基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估 被引量:1
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作者 张晓英 史冬雪 +1 位作者 张琎 张鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分... 针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率. 展开更多
关键词 风电并网 核主成分分析算法 降维 CPSO-BP神经网络 暂态电压稳定评估
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融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析 被引量:2
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作者 张哲 秦博宇 +2 位作者 高鑫 丁涛 张逸兴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4648-4657,I0057,I0056,共12页
提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention mo... 提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CB AM)提升传统CNN的特征捕获能力,考虑模型特性和网络结构设计CBAMCNN组合模块。其次,建立基于CBAM-CNN的电网暂态电压稳定评估模型,揭示运行工况多变场景下系统关键电气量和稳定状态之间的映射关系。最后,基于沙普利值加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)理论提出数据驱动模型评估结果的可解释性分析框架,提炼影响样本稳定状态的主导特征,评估各输入特征量对模型输出结果的贡献程度。在典型受端电网仿真系统中验证了所提稳定评估方法的准确性和可解释性分析方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积块注意力模块-卷积神经网络 暂态电压稳定评估 沙普利值加性解释理论 可解释性分析
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暂态电压稳定薄弱区域辨识的Louvain分区算法 被引量:1
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作者 高炜伦 武志刚 +2 位作者 苗璐 陈德扬 杨诚 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期99-107,共9页
针对大电网暂态电压稳定整体研究过于复杂的问题,提出一种暂态电压稳定薄弱区域辨识方法。首先,引入节点间电气距离计算模块度,运用Louvain算法对电网进行分区;然后,考虑线路负载率与线路开断对节点电压的影响,利用熵值法构建关键线路... 针对大电网暂态电压稳定整体研究过于复杂的问题,提出一种暂态电压稳定薄弱区域辨识方法。首先,引入节点间电气距离计算模块度,运用Louvain算法对电网进行分区;然后,考虑线路负载率与线路开断对节点电压的影响,利用熵值法构建关键线路辨识指标筛选出关键线路,将关键线路三相短路故障作为预想故障集;最后,利用基于暂态电压稳定判据构建的节点暂态电压稳定评价指标,评价出暂态电压薄弱的区域。通过广东电网仿真结果验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 大规模海上风电 大电网分区 Louvain分区算法 关键线路辨识 暂态电压稳定薄弱区域
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基于交叠概率的暂态电压稳定评估特征选择 被引量:6
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作者 张凤 李兴源 +2 位作者 胥威汀 何笠 井艳清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期116-121,共6页
针对电力系统的高维特征量,提出了一种能有效降低维数的特征选择方法。该方法以最小概率落入类别间的不可判别区域为原则选取特征组合。算法核心在于特征组合过滤判据的确定,判据的形成基于样本点落入类别间交叠区域的概率,方法简易直... 针对电力系统的高维特征量,提出了一种能有效降低维数的特征选择方法。该方法以最小概率落入类别间的不可判别区域为原则选取特征组合。算法核心在于特征组合过滤判据的确定,判据的形成基于样本点落入类别间交叠区域的概率,方法简易直观。针对系统的暂态电压稳定评估问题,首先构建了一组暂态电压稳定评估的原始特征属性集,将经特征选择降维后的特征组合作为决策树的输入,并用10倍交叉验证方法对评估结果进行验证。2个标准系统的算例表明,通过该方法对暂态电压稳定评估进行特征选择得到的特征属性组合在电压稳定评估的应用上具有更高的准确率。 展开更多
关键词 交叠概率 特征选择 暂态电压稳定评估 决策树 电力系统
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面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法 被引量:27
11
作者 朱林 张健 +3 位作者 陈达 苗璐 龙霏 杨文佳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期85-93,共9页
以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究。面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法。首先,基于双阶... 以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究。面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法。首先,基于双阶段分区来降低输入特征的维度和冗余度,即先依据系统拓扑关系和地理位置约束给出初始分区结果,再以节点的暂态电压特征相似性进行聚类,得到降低维度和冗余度后的最佳分区方案;然后,在分区结果的基础上,考察影响交直流系统暂态电压稳定的关键因素,构建兼顾稳态特征量和多维度故障信息的输入特征;最后,将所构建的输入特征应用于CNN暂态电压评估模型,并采用实际电网数据进行验证。仿真结果表明,所提方法较传统特征选择方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 暂态电压 稳定评估 卷积神经网络 电网分区 输入特征
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基于卷积神经网络的暂态电压稳定评估及风险量化 被引量:24
12
作者 陈达 朱林 +3 位作者 张健 吴子龙 徐敏 龙霏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第14期65-71,共7页
提出了一种暂态电压稳定性评估及其风险量化方法。首先,探讨卷积神经网络(CNN)与暂态电压稳定评估的关联性和匹配性,建立了基于CNN的暂态电压稳定评估模型。其次,在可信度框架下引入四元评估结构,可有效解决CNN在稳定边界识别上对时域... 提出了一种暂态电压稳定性评估及其风险量化方法。首先,探讨卷积神经网络(CNN)与暂态电压稳定评估的关联性和匹配性,建立了基于CNN的暂态电压稳定评估模型。其次,在可信度框架下引入四元评估结构,可有效解决CNN在稳定边界识别上对时域仿真依赖的难题。然后,通过评估结果获取暂态电压稳定裕度,并将其与可信度相结合来构建风险函数,从而实现对暂态电压稳定的风险量化分级。实际电网算例分析结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态电压稳定 卷积神经网络 可信度 四元评估 风险量化
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基于图卷积和双向长短期记忆网络的受端电力系统暂态电压稳定评估 被引量:10
13
作者 姜涛 董雨 +2 位作者 王长江 陈厚合 李国庆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4937-4947,共11页
为快速、准确评估受端电力系统故障后暂态电压稳定状态并定位电压失稳节点/区域,提出一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long/short-term memory network,Bi LSTM)的受端电力系... 为快速、准确评估受端电力系统故障后暂态电压稳定状态并定位电压失稳节点/区域,提出一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long/short-term memory network,Bi LSTM)的受端电力系统暂态电压稳定评估方法。首先,基于暂态电压时序响应特性及空间分布规律,以及电力系统拓扑连接关系和各节点电气量测数据,构建表征电力系统运行状态的输入特征矩阵,以有效计及暂态电压的时空演变规律;然后,搭建由GCN和BiLSTM相结合的深度神经网络,提取具有最大相关性的暂态电压时空特征信息,进而建立时空特征与暂态电压稳定状态间的映射关系,实现暂态电压失稳节点/区域的精确定位;最后,通过修改后的IEEE-39节点测试系统和某实际电网系统算例对所提方法进行分析、验证,结果验证了所提暂态电压稳定评估方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 受端电力系统 暂态电压稳定 图卷积网络 双向长短期记忆网络 电压失稳节点/区域
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基于CPSO-BP神经网络的风电并网暂态电压稳定评估 被引量:23
14
作者 张晓英 史冬雪 +2 位作者 张琎 王琨 陈伟 《智慧电力》 北大核心 2021年第10期38-44,共7页
针对目前传统方法难以快速、准确判断风电并网后系统暂态电压稳定性的问题,提出了一种基于CPSOBP组合的风电并网暂态电压稳定评估方法。首先采用混沌理论对粒子群算法的不足进行改善,应用改进后的算法对神经网络的初始权值和阈值进行优... 针对目前传统方法难以快速、准确判断风电并网后系统暂态电压稳定性的问题,提出了一种基于CPSOBP组合的风电并网暂态电压稳定评估方法。首先采用混沌理论对粒子群算法的不足进行改善,应用改进后的算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用系统故障前后采集的传统物理量和风电场相关的物理量作为BP神经网络输入特征量进行监督学习,最后将训练得到的模型应用于风电并网系统的暂态电压稳定评估中。利用英格兰10机39节点系统标准算例进行风电并网仿真分析,结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 风电 CPSO-BP神经网络 输入特征 暂态电压稳定评估
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考虑注意力机制的CNN-LSTM高渗透风电并网暂态电压稳定性研究 被引量:6
15
作者 张红颖 贾一超 +1 位作者 汪江志 张巍 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期398-406,共9页
为了能够快速且精确地判断出风电场接入电网后系统暂态电压稳定性,文章基于注意力机制提出一种卷积-长短时记忆网络(Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)暂态稳定评估指标。为了更好地捕捉输入数据中空间... 为了能够快速且精确地判断出风电场接入电网后系统暂态电压稳定性,文章基于注意力机制提出一种卷积-长短时记忆网络(Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM)暂态稳定评估指标。为了更好地捕捉输入数据中空间和时间的相关性,基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)进行特征降维;针对高比例的新能源电网中,整个系统的短路容量下降、短路电流水平攀升问题,提出了安装超导故障限流器的主动支撑措施,限制故障过程短路电流水平,维持并网点电压稳定。最后,在PSD-BPA中搭建含风电的IEEE39节点系统进行仿真计算和数据采集。结果表明,KPCA方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,所提评估指标具有更高的辨识能力,所提改进措施对高比例风电并网系统暂态电压稳定具有积极作用。 展开更多
关键词 风电并网 暂态电压稳定 暂态评估指标 故障限流器
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一种量化评估暂态电压稳定性的指标与方法 被引量:28
16
作者 侯建兰 刘育权 +4 位作者 谢小荣 叶萌 孙英云 王珂 张尧 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期151-156,共6页
暂态电压稳定问题对系统安全稳定运行提出了严峻挑战,研究一种量化评估实际系统暂态电压稳定性的方法具有重要意义。在电力行业标准中大扰动情况下暂态电压稳定判据的基础上提出电压暂降指标,包括电压暂降严重性指标和电压合格性指标,... 暂态电压稳定问题对系统安全稳定运行提出了严峻挑战,研究一种量化评估实际系统暂态电压稳定性的方法具有重要意义。在电力行业标准中大扰动情况下暂态电压稳定判据的基础上提出电压暂降指标,包括电压暂降严重性指标和电压合格性指标,涉及单一故障下节点电压暂降指标、多故障集下节点电压暂降指标以及系统电压暂降指标,并以此评估实际电网中任意节点或整个系统的暂态电压稳定性。算例分析采用广州电网2016年规划数据,利用PSD-BPA进行时域仿真,仿真分析结果体现了故障类型、负荷模型对暂态电压稳定性的影响,及所提指标用于量化评估实际系统暂态电压稳定性的直观性与有效性。 展开更多
关键词 时域分析 仿真 暂态电压稳定 感应电动机 指标 暂态 稳定 评估
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一种数据驱动的暂态电压稳定评估方法及其可解释性研究 被引量:47
17
作者 周挺 杨军 +4 位作者 詹祥澎 裴洋舟 张俊 陈厚桂 朱凤华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期4416-4425,共10页
将数据驱动方法用于电力系统暂态电压稳定评估可以较好地兼顾预测速度与准确性,但存在模型泛化能力不佳及可解释性差等问题。利用系统故障后采集的物理量作为输入特征,基于支持类别特征的梯度提升(gradient boosting with categorical f... 将数据驱动方法用于电力系统暂态电压稳定评估可以较好地兼顾预测速度与准确性,但存在模型泛化能力不佳及可解释性差等问题。利用系统故障后采集的物理量作为输入特征,基于支持类别特征的梯度提升(gradient boosting with categorical features support,Catboost)算法构建暂态电压稳定评估模型。在模型训练中采用排序提升的方法避免预测偏移问题,提升准确性;使用对称决策树以提高计算效率;同时考虑数据的类别不平衡特性,采用代价敏感手段提高模型的分类性能。为了提高模型的可解释性,提出基于SHAP理论的暂态电压稳定评估归因分析框架,通过计算Shapley值的平均绝对值大小得到暂态电压稳定特征重要性排序,并根据每个特征的边际贡献,进一步量化不同输入特征对模型输出结果的影响。在新英格兰10机39节点系统上的测试结果表明,所提方法比其他机器学习算法具有更高的预测准确性与更快的预测速度,基于Shapley值的归因分析方法能够有效地解释输入特征对暂态电压稳定的影响以及机器学习模型对样本的预测结果。 展开更多
关键词 暂态电压稳定评估 数据驱动 Catboost模型 可解释性 SHAPLEY值
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基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估 被引量:20
18
作者 陈康 王泽 郭永吉 《智慧电力》 北大核心 2023年第1期31-37,共7页
针对现阶段机器学习在风电并网系统暂态电压稳定评估的快速性、准确性方面存在的不足,提出了一种基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估方法。首先针对输入特征数目随着级联森林层数的增加可能出现的梯度增长或梯度减少的问... 针对现阶段机器学习在风电并网系统暂态电压稳定评估的快速性、准确性方面存在的不足,提出了一种基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估方法。首先针对输入特征数目随着级联森林层数的增加可能出现的梯度增长或梯度减少的问题,采用残差网络对其进行优化,保证了层数增加后的模型依旧能保持最初的学习能力;其次分析风电并网系统暂态电压的关键影响因素,结合暂态故障构建输入特征;再通过评估模型离线训练,完成模型的参数设置和性能优化;最后把构建完成的输入特征应用于grcForest风电并网系统暂态电压稳定评估模型,结合数据对模型进行评估验证。IEEE10机39节点系统的仿真分析验证了该方法的快速性和准确性。 展开更多
关键词 风电 暂态电压稳定评估 grcForest模型 输入特征 残差网络
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基于轨迹簇和MBLDA的受端电网暂态电压稳定评估 被引量:8
19
作者 刘鸣 王长江 +2 位作者 李斌 范维 段方维 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第19期27-37,共11页
针对现有暂态电压状态的多样化以及暂态电压稳定模型训练速度有待进一步提升的问题,提出一种基于电压轨迹簇和多类间线性判别分析(Multiple Between-class Linear Discriminant Analysis,MBLDA)的交直流系统暂态电压稳定评估方法。首先... 针对现有暂态电压状态的多样化以及暂态电压稳定模型训练速度有待进一步提升的问题,提出一种基于电压轨迹簇和多类间线性判别分析(Multiple Between-class Linear Discriminant Analysis,MBLDA)的交直流系统暂态电压稳定评估方法。首先,获取故障后系统关键节点电压受扰轨迹簇信息,借助轨迹簇的几何属性建立暂态电压稳定评估的原始特征集。进而采用ReliefF算法对原始特征集进行压缩,筛选出与系统暂态电压稳定状态密切相关的特征子集,有效表征暂态电压稳定的四种状态(电压迅速恢复、电压延迟恢复、持续低电压、电压振荡)。然后,将高维电压特征空间的特征值方程转化为欠定齐次方程组,提高暂态电压稳定评估模型的训练速度,进而建立大规模系统电压特征集与4种暂态电压稳定状态的映射关系。最后,通过修改后的IEEE39节点系统和修改后的IEEE145节点系统的仿真分析,验证所提方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 交直流受端系统 模式识别法 暂态电压稳定评估 多类间线性判别分析
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基于改进深度残差网络的电力系统暂态电压稳定评估 被引量:3
20
作者 刘浩然 任惠 +3 位作者 郑至斌 王威 夏静 杨金豪 《现代电力》 北大核心 2023年第6期879-889,共11页
传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题:故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此,提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先,为了捕捉故障过程中的关... 传统的电力系统暂态电压稳定评估模型存在2方面问题:故障过程中的关键信息难以捕捉、暂态稳定样本与失稳样本不平衡导致模型对多数类样本存在倾向性。为此,提出了基于改进深度残差网络的电压稳定预警模型。首先,为了捕捉故障过程中的关键信息,在残差网络中嵌入卷积注意力模块,通过对时间通道与空间通道的双重注意力来挖掘电力系统动态轨迹中潜在的时空关系;其次,针对训练过程中模型倾向于多数类样本的问题,引入基于梯度平衡机制的损失函数来减小不平衡样本对评估结果的影响;第三,为了强化模型对数据特征的提取能力,将传统卷积核替换为非对称卷积模块。最后,通过在IEEE39节点系统上接入2种不同风电占比进行测试,进一步验证所提方法在暂态电压稳定评估中的优异性能。 展开更多
关键词 暂态电压稳定评估 深度残差网络 卷积注意力模块 梯度平衡机制 非对称卷积模块
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