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基于改进深度信念网络的暂态电压稳定评估
1
作者
刘颂凯
曹俊
+4 位作者
吴宇恒
苏攀
李彦彰
艾宇坤
黄平川
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第8期55-65,共11页
针对传统评估方法难以有效评估新型电力系统暂态电压稳定性的问题,提出了基于改进深度信念网络(deep belief network,DBN)的暂态电压稳定评估模型。对新能源的不确定性进行建模,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage ...
针对传统评估方法难以有效评估新型电力系统暂态电压稳定性的问题,提出了基于改进深度信念网络(deep belief network,DBN)的暂态电压稳定评估模型。对新能源的不确定性进行建模,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)的回归实现特征初筛获得了有效样本;改进了DBN中的受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM),通过保留电网结构连接关系的方法来提高DBN模型的分组能力;采用局部线性解释器(local linear interpreter,LLI)分析失稳样本,解释系统特征与评估结果的关系。分析结果表明,所提方案能够有效提升风电并网系统暂态电压稳定性判定的准确性,从而验证了所提方法的有效性。
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关键词
风电并网系统
样本生成
深度信念网络
线性解释器
暂态电压稳定
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职称材料
题名
基于改进深度信念网络的暂态电压稳定评估
1
作者
刘颂凯
曹俊
吴宇恒
苏攀
李彦彰
艾宇坤
黄平川
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
国网湖北省电力有限公司武汉市供电公司
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第8期55-65,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52407118)。
文摘
针对传统评估方法难以有效评估新型电力系统暂态电压稳定性的问题,提出了基于改进深度信念网络(deep belief network,DBN)的暂态电压稳定评估模型。对新能源的不确定性进行建模,并通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)的回归实现特征初筛获得了有效样本;改进了DBN中的受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM),通过保留电网结构连接关系的方法来提高DBN模型的分组能力;采用局部线性解释器(local linear interpreter,LLI)分析失稳样本,解释系统特征与评估结果的关系。分析结果表明,所提方案能够有效提升风电并网系统暂态电压稳定性判定的准确性,从而验证了所提方法的有效性。
关键词
风电并网系统
样本生成
深度信念网络
线性解释器
暂态电压稳定
Keywords
wind-integrated power system
sample generation
deep belief network
linear interpreter
transient voltage stability
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进深度信念网络的暂态电压稳定评估
刘颂凯
曹俊
吴宇恒
苏攀
李彦彰
艾宇坤
黄平川
《电网与清洁能源》
北大核心
2025
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