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基于深度学习的多输入特征融合的暂态电压稳定性评估方法
被引量：
12
1
作者
潘晓杰
徐友平
+3 位作者
朱成亮
罗红梅
黄杰明
商小峰
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第2期79-84,共6页
暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点。提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线...
暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点。提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线训练PMU数据,最终达到快速准确评估暂态电压稳定性的目的。仿真结果表明,提出的评估方法与现有的神经网络、最小二乘支持向量机方法相比,在准确率、评估速度2方面有着较大提升。
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关键词
特征集
卷积神经网络
稳定性评估
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职称材料
题名
基于深度学习的多输入特征融合的暂态电压稳定性评估方法
被引量：
12
1
作者
潘晓杰
徐友平
朱成亮
罗红梅
黄杰明
商小峰
机构
国家电网公司华中分部公司
国网浙江省电力有限
公司
嘉兴供电
公司
中国电力科学研究院有限
公司
国网浙江桐庐县供电有限
公司
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第2期79-84,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51777142&51907096)
青海省自然科学基金项目(2019-ZJ-950Q)。
文摘
暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点。提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线训练PMU数据,最终达到快速准确评估暂态电压稳定性的目的。仿真结果表明,提出的评估方法与现有的神经网络、最小二乘支持向量机方法相比,在准确率、评估速度2方面有着较大提升。
关键词
特征集
卷积神经网络
稳定性评估
Keywords
feature set
convolutional neural network
stability evaluation
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
基于深度学习的多输入特征融合的暂态电压稳定性评估方法
潘晓杰
徐友平
朱成亮
罗红梅
黄杰明
商小峰
《电网与清洁能源》
北大核心
2021
12
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