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面向电力系统暂态稳定性评估的深度学习模型智能增强方法: 1; 作者郑乐刘思远 +3 位作者周小添徐式蕴李宗翰李庚银《电网技术》北大核心 2025年第7期2649-2658,I0001,共11页; 深度学习目前越来越多地应用于电力系统暂态稳定评估,但深度网络初步训练后仍然存在准确率较低、可解释性较弱等问题,模型可能产生违背物理认知甚至十分危险的输出结果。因此,研究面向电力系统暂态稳定性评估的深度学习模型智能增强方法... 展开更多; 关键词暂态稳定性评估深度学习模型修复智能增强参数调整; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑密集通道的多机电力系统暂态稳定性评估方法: 2; 作者王学军方水平池光湧《中国电力》北大核心 2025年第8期139-146,共8页; 为提高电力系统暂态稳定性评估的准确率和效率,提出了一种基于深度迁移学习的考虑密集通道的多机电力系统暂态稳定性评估方法。首先提出了一种新的暂态稳定性指标,建立了考虑密集通道的情况下电力系统的数据集及波动方程;然后提出了一... 展开更多; 关键词暂态稳定性评估深度迁移学习密集通道多机电力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

电力系统暂态稳定性评估综述被引量：43: 3; 作者刘俊孙惠文 +4 位作者吴柳张振宇牛拴保柯贤波霍超《智慧电力》北大核心 2019年第12期44-53,122,共11页; 电力系统因稳定性破坏导致的停电事故频发,暴露出电力系统运行中的暂态稳定评估方面仍存在技术瓶颈;因此,必须把准确而快速地进行暂态稳定性评估放在重要位置。分别介绍了近年来国内外基于模型分析、基于数据分析和基于概率化分析3个方... 展开更多; 关键词暂态稳定性评估机电暂态仿真直接法机器学习概率分析随机微分代数方程组; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 4; 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... 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性评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法被引量：15: 5; 作者彭鑫刘俊 +3 位作者刘嘉诚李雨婷刘晓明赵誉《智慧电力》北大核心 2022年第11期17-24,共8页; 目前电力系统暂态稳定性评估(TSA)大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数... 展开更多; 关键词暂态稳定性评估卷积神经网络二维主成分分析在线评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑电力系统拓扑变化的消息传递图神经网络暂态稳定评估被引量：66: 6; 作者王铮澄周艳真 +1 位作者郭庆来孙宏斌《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2341-2349,共9页; 近年来,数据驱动相关方法已经在电力系统暂态稳定评估等领域得到了广泛的应用。然而,传统数据驱动方法大多用于分析欧式数据,对电网拓扑连接关系的刻画受限,导致传统方法在新拓扑下的应用泛化能力不足。为此,该文基于消息传递图神经网络... 展开更多; 关键词数据驱动深度学习暂态稳定性评估图神经网络拓扑变化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Transformer的暂态稳定评估模型的可解释性分析与模型更新研究被引量：13: 7; 作者高发骏王怀远党然《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第17期15-25,共11页; 深度学习算法在电力系统暂态稳定性评估问题上有着优秀的表现,然而模型评估结果的不可知性与决策过程的不可控性阻碍了其在实际中进一步的应用。构建了基于Transformer编码器的暂态稳定评估模型,尝试通过模型对于特征量的注意力权重,解... 展开更多; 关键词 TRANSFORMER 暂态稳定性评估可解释性注意机制损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向电力系统暂态稳定性评估的深度学习模型智能增强方法: 1; 作者郑乐刘思远周小添徐式蕴李宗翰李庚银; 机构新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学) 电网安全全国重点实验室(中国电力科学研究院有限公司); 出处《电网技术》北大核心 2025年第7期2649-2658,I0001,共11页; 基金国家重点研发计划项目:“响应驱动的大电网稳定性智能增强分析与控制技术”(2021YFB2400800)。; 文摘深度学习目前越来越多地应用于电力系统暂态稳定评估,但深度网络初步训练后仍然存在准确率较低、可解释性较弱等问题,模型可能产生违背物理认知甚至十分危险的输出结果。因此,研究面向电力系统暂态稳定性评估的深度学习模型智能增强方法,通过对深度判稳模型进行修复提升其准确性和可信度。首先,简单介绍了深度学习模型在电力系统暂态稳定性评估中的问题描述和整体框架,并分析了基于模型修复的智能增强理念在整体框架中的集成方法和对提升评估模型准确率的意义。然后,分别介绍重训练、无错误定位微调和含错误定位微调3类常用模型智能增强方法的原理,并结合电力系统暂态稳定评估的特点和要求,以FAMR算法和Arachne算法为例详细解释了无错误定位微调和含错误定位微调两大类模型修复方法的实施细节。之后,在IEEE-39节点系统上设计了算例进行测试与验证,并结合算法的原理和测试结果,对3类模型修复方法进行对比和总结。; 关键词暂态稳定性评估深度学习模型修复智能增强参数调整; Keywords transient stability assessment deep learning model repair intelligent enhancement parameter fine-tuning; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑密集通道的多机电力系统暂态稳定性评估方法: 2; 作者王学军方水平池光湧; 机构中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司; 出处《中国电力》北大核心 2025年第8期139-146,共8页; 基金国家科技重大专项课题资助项目(2024ZD0802604)。; 文摘为提高电力系统暂态稳定性评估的准确率和效率,提出了一种基于深度迁移学习的考虑密集通道的多机电力系统暂态稳定性评估方法。首先提出了一种新的暂态稳定性指标,建立了考虑密集通道的情况下电力系统的数据集及波动方程;然后提出了一种深度迁移学习方法,使用预训练的深度卷积神经网络进行暂态稳定性评估;最后通过仿真验证了所提方法具有较好的评估效率以及有效性。; 关键词暂态稳定性评估深度迁移学习密集通道多机电力系统; Keywords transient stability assessment deep transfer learning dense channels multi-machine power systems; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电力系统暂态稳定性评估综述被引量：43: 3; 作者刘俊孙惠文吴柳张振宇牛拴保柯贤波霍超; 机构陕西省智能电网重点实验室国家电网公司西北分部; 出处《智慧电力》北大核心 2019年第12期44-53,122,共11页; 基金国家自然科学基金项目(51507126）陕西省重点研发计划(2017ZDCXL-GY-02-03)~~; 文摘电力系统因稳定性破坏导致的停电事故频发,暴露出电力系统运行中的暂态稳定评估方面仍存在技术瓶颈;因此,必须把准确而快速地进行暂态稳定性评估放在重要位置。分别介绍了近年来国内外基于模型分析、基于数据分析和基于概率化分析3个方面的暂态稳定性评估方法研究现状;并展望了未来电力系统暂态稳定性评估领域潜在的研究点。以期为电力系统稳定性分析与控制的学者和工程师们提供有益的参考。; 关键词暂态稳定性评估机电暂态仿真直接法机器学习概率分析随机微分代数方程组; Keywords transient stability assessment electromechanical transient simulation direct method machine learning probability analysis stochastic differential algebraic equation; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于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: 4; 作者张晓英史冬雪张琎张鑫; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院国网甘肃省电力公司陇南供电公司国网甘肃省电力公司超高压公司; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页; 基金国家自然科学基金(51867015)。; 文摘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.; 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性评估; Keywords wind power grid connection kernel principal component analysis algorithm dimension reduction CPSO-BP neural network transient voltage stability assessment; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法被引量：15: 5; 作者彭鑫刘俊刘嘉诚李雨婷刘晓明赵誉; 机构西安交通大学电气工程学院; 出处《智慧电力》北大核心 2022年第11期17-24,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)。; 文摘目前电力系统暂态稳定性评估(TSA)大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法,将输入时间序列重新排列成二维图像,利用二维主成分分析法(2D-PCA)对原始图像进行特征降维,并建立卷积神经网络(CNN)模型进行系统稳定性预测。在IEEE-39算例中进行验证,结果表明本文所提基于2D-PCA和CNN的TSA模型在保证预测精度的同时能够大幅提高训练效率,有望推进深度学习在电力系统暂态稳定性在线评估的应用。; 关键词暂态稳定性评估卷积神经网络二维主成分分析在线评估; Keywords transient stability assessment convolutional neural network two-dimensional principal component analysis online assessment; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑电力系统拓扑变化的消息传递图神经网络暂态稳定评估被引量：66: 6; 作者王铮澄周艳真郭庆来孙宏斌; 机构电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系); 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2341-2349,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2018AAA0101503) 国家电网有限公司总部科技项目:人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论。; 文摘近年来,数据驱动相关方法已经在电力系统暂态稳定评估等领域得到了广泛的应用。然而,传统数据驱动方法大多用于分析欧式数据,对电网拓扑连接关系的刻画受限,导致传统方法在新拓扑下的应用泛化能力不足。为此,该文基于消息传递图神经网络(message passing neural network,MPNN),提出一种基于稳态数据的电力系统暂态稳定评估方法。通过图数据处理和拓扑连接关系建模,训练得到能够描述电力系统拓扑变化的暂态稳定性评估模型。论文在新英格兰39节点系统上进行全面的仿真,生成包含600多种拓扑在内的百万级别样本数据。算例分析表明,与传统数据驱动方法相比,所提方法在面对拓扑频繁变化的运行场景数据集上具有更好的性能,对未学习过的新拓扑具有更强的泛化能力。; 关键词数据驱动深度学习暂态稳定性评估图神经网络拓扑变化; Keywords data-driven deep learning transient stability assessment graph neural network topological change; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Transformer的暂态稳定评估模型的可解释性分析与模型更新研究被引量：13: 7; 作者高发骏王怀远党然; 机构新能源发电与电能变换重点实验室(福州大学) 陕西飞机工业有限责任公司; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第17期15-25,共11页; 基金福建省自然科学基金项目资助(2022J01113)。; 文摘深度学习算法在电力系统暂态稳定性评估问题上有着优秀的表现,然而模型评估结果的不可知性与决策过程的不可控性阻碍了其在实际中进一步的应用。构建了基于Transformer编码器的暂态稳定评估模型,尝试通过模型对于特征量的注意力权重,解释和分析模型所关注和学习到的规则。在此基础上,结合可解释性结果提出了一种利用物理信息指导模型优化的模型更新方法。从模型的损失函数出发,通过微调的方式修正模型对特征量的注意力权重分布,加强对于样本失稳模式的挖掘。在微调模型的过程中,引入注意力引导函数提高对特定失稳模式关键机组的关注度,以减少对于特定失稳模式样本的误判,进一步提高整体的预测精度。在IEEE39节点系统和华东电网系统的仿真均验证了该方法的有效性。; 关键词 TRANSFORMER 暂态稳定性评估可解释性注意机制损失函数; Keywords Transformer transient stability assessment interpretability attention mechanism loss function; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向电力系统暂态稳定性评估的深度学习模型智能增强方法	郑乐刘思远周小添徐式蕴李宗翰李庚银	《电网技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	考虑密集通道的多机电力系统暂态稳定性评估方法	王学军方水平池光湧	《中国电力》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	电力系统暂态稳定性评估综述	刘俊孙惠文吴柳张振宇牛拴保柯贤波霍超	《智慧电力》北大核心	2019	43	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估	张晓英史冬雪张琎张鑫	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法	彭鑫刘俊刘嘉诚李雨婷刘晓明赵誉	《智慧电力》北大核心	2022	15	在线阅读下载PDF 职称材料
6	考虑电力系统拓扑变化的消息传递图神经网络暂态稳定评估	王铮澄周艳真郭庆来孙宏斌	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2021	66	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于Transformer的暂态稳定评估模型的可解释性分析与模型更新研究	高发骏王怀远党然	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2023	13	在线阅读下载PDF 职称材料