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Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法 被引量:1
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作者 周一辰 李金泽 +3 位作者 李永刚 陈鹏伟 郭通 孙浩潮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,共8页
针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时... 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。 展开更多
关键词 电力系统 非线性振荡 Koopman算子理论 多层感知机神经网络 科学人工智能
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基于全程状态监测量的继电保护故障率模型 被引量:20
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作者 黄炳翔 梁欣瑜 +1 位作者 李伟 周俊宇 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第4期148-157,共10页
继电保护的可靠运行对维持电网安全稳定具有重要作用。评估运行中的继电保护故障率是研究继电保护可靠性的一个关键性问题。该文通过分析某一地区的故障率分布,提出基于全程状态监测量与故障数据的广义比例故障率模型,并采用自适应同伦... 继电保护的可靠运行对维持电网安全稳定具有重要作用。评估运行中的继电保护故障率是研究继电保护可靠性的一个关键性问题。该文通过分析某一地区的故障率分布,提出基于全程状态监测量与故障数据的广义比例故障率模型,并采用自适应同伦算法估计广义比例故障率模型的参数,求解继电保护故障率表达式。最后,3个算例结果表明:与牛顿同伦算法相比,自适应同伦算法求解故障率参数速度更快,收敛性更好;与威布尔模型相比,采用全程状态监测量与故障数据的广义比例故障率模型可以更好地拟合继电保护故障率,实时反映设备的运行状态,为设备检修类型的选择提供理论基础。 展开更多
关键词 全程状态监测量 广义比例故障率模型 自适应同伦算法 可逆矩阵
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