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基于深度学习的多虚拟同步机微电网在线暂态稳定评估方法
被引量：
10
1
作者
赵慧敏
帅智康
+3 位作者
沈阳
程慧婕
赵峰
沈霞
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期109-117,共9页
限流策略、源源交互、故障及负荷水平多变等因素使得快速准确评估多虚拟同步机(VSG)微电网的暂态稳定性十分困难。针对现有难题,提出了基于深度学习的多VSG微电网在线暂态稳定评估方法。首先,通过分析VSG控制特性、电流限幅器、故障程...
限流策略、源源交互、故障及负荷水平多变等因素使得快速准确评估多虚拟同步机(VSG)微电网的暂态稳定性十分困难。针对现有难题,提出了基于深度学习的多VSG微电网在线暂态稳定评估方法。首先,通过分析VSG控制特性、电流限幅器、故障程度、负荷水平对系统稳定性的影响,以系统动态参数为主、稳态参数为辅,构建了一组具有强表征能力、可避免维数灾难的原始特征集。基于此,应用深度前馈神经网络及Levenberg-Marquardt算法,提出了多VSG微电网暂态稳定非线性评估模型。在多VSG微电网中的验证结果表明,相比现有方法,所提方法极大地提高了在线暂态稳定评估的准确率,可快速实现多VSG微电网在复杂工况下的稳定性准确判别,具有良好的评估性能。
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关键词
虚拟同步机
在线暂态稳定评估
输入特征选择
深度学习
前馈神经网络
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职称材料
题名
基于深度学习的多虚拟同步机微电网在线暂态稳定评估方法
被引量：
10
1
作者
赵慧敏
帅智康
沈阳
程慧婕
赵峰
沈霞
机构
国家电能变换与控制工程技术研究中心(湖南大学)
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期109-117,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(51977066)
湖南省研究生科研创新项目(QL20210104)。
文摘
限流策略、源源交互、故障及负荷水平多变等因素使得快速准确评估多虚拟同步机(VSG)微电网的暂态稳定性十分困难。针对现有难题,提出了基于深度学习的多VSG微电网在线暂态稳定评估方法。首先,通过分析VSG控制特性、电流限幅器、故障程度、负荷水平对系统稳定性的影响,以系统动态参数为主、稳态参数为辅,构建了一组具有强表征能力、可避免维数灾难的原始特征集。基于此,应用深度前馈神经网络及Levenberg-Marquardt算法,提出了多VSG微电网暂态稳定非线性评估模型。在多VSG微电网中的验证结果表明,相比现有方法,所提方法极大地提高了在线暂态稳定评估的准确率,可快速实现多VSG微电网在复杂工况下的稳定性准确判别,具有良好的评估性能。
关键词
虚拟同步机
在线暂态稳定评估
输入特征选择
深度学习
前馈神经网络
Keywords
virtual synchronous generator(VSG)
online transient stability assessment
input feature selection
deep learning
feedforward neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TM341 [电气工程—电机]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的多虚拟同步机微电网在线暂态稳定评估方法
赵慧敏
帅智康
沈阳
程慧婕
赵峰
沈霞
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
10
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