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针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
3
1
作者
刘颂凯
党喜
+3 位作者
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期116-123,共8页
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造...
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本,改善样本类不平衡问题,并减少噪声的影响;然后,基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型,解决梯度消失导致的模型性能退化问题,提高模型的鲁棒性和准确性;最后,在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明,所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。
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关键词
暂态稳定评估
噪声问题
样本类分布不平衡
改进合成少数过采样技术
深度残差网络
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职称材料
题名
针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
3
1
作者
刘颂凯
党喜
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
机构
三峡大学电气与新能源学院
新能源微电网湖北省协同创新中心
国网福建宁德供电公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期116-123,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62233006)
湖北省自然科学基金项目(2022CFB825)。
文摘
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本,改善样本类不平衡问题,并减少噪声的影响;然后,基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型,解决梯度消失导致的模型性能退化问题,提高模型的鲁棒性和准确性;最后,在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明,所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。
关键词
暂态稳定评估
噪声问题
样本类分布不平衡
改进合成少数过采样技术
深度残差网络
Keywords
transient stability evaluation
noise problem
class imbalance distribution of sample
improved synthetic minority oversampling technique
deep residual network
分类号
TM712 [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
针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
刘颂凯
党喜
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
《智慧电力》
北大核心
2024
3
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参考文献
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