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基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法
被引量：
45
1
作者
刘俐
李勇
+4 位作者
曹一家
汤吉鸿
朱军飞
杨丹
王炜宇
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期129-136,共8页
为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样...
为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。
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关键词
暂态功角稳定预测
支持向量机
循环神经网络
长短期记忆网络
功
角
轨迹
预测
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职称材料
题名
基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法
被引量：
45
1
作者
刘俐
李勇
曹一家
汤吉鸿
朱军飞
杨丹
王炜宇
机构
湖南大学电气与信息工程学院
国网湖南省电力有限公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期129-136,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51520105011)
国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A5170012)~~
文摘
为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。
关键词
暂态功角稳定预测
支持向量机
循环神经网络
长短期记忆网络
功
角
轨迹
预测
Keywords
transient rotor angle stability prediction
support vector machines
recurrent neural network
long short-term memory network
rotor angle trajectory prediction
分类号
TM761 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法
刘俐
李勇
曹一家
汤吉鸿
朱军飞
杨丹
王炜宇
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020
45
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