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计及新能源接入的地区电网人工智能无功优化
被引量：
14
1
作者
王浩哲
丁爱飞
+4 位作者
陆继翔
张韬
陈建华
唐宁恺
束蛟
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第1期133-142,共10页
为了提升用户用电质量,降低系统网损,改善电压质量,针对传统AVC系统控制手段单一、控制灵敏度计算不完备、无功装置动作频繁、应对电压频繁波动存在控制盲区等问题,该文提出一种基于Attention-LSTM算法的在线无功优化模型。利用Attentio...
为了提升用户用电质量,降低系统网损,改善电压质量,针对传统AVC系统控制手段单一、控制灵敏度计算不完备、无功装置动作频繁、应对电压频繁波动存在控制盲区等问题,该文提出一种基于Attention-LSTM算法的在线无功优化模型。利用Attention-LSTM算法挖掘电气特征与电压的非线性关系,再综合考虑降低电压偏差、减少动作次数及提高光伏无功利用率等因素,并根据地区电网电压偏差和波动的优化目标,建立了光伏、变压器、电容器高效协同配合的电压无功优化控制模型。最后以江苏某地区配电系统为实例,进行仿真及实验验证,结果表明了所提方法的有效性和实用性。
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关键词
新能源
无功优化
电压控制
人工智能
Attention-LSTM
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职称材料
基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估
被引量：
6
2
作者
卫志农
李超凡
+4 位作者
丁爱飞
孙国强
黄蔓云
臧海祥
方熙程
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期110-116,共7页
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自...
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。
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关键词
暂态稳定评估
机器学习
半监督学习
三体训练算法
堆叠稀疏自动编码器
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职称材料
题名
计及新能源接入的地区电网人工智能无功优化
被引量：
14
1
作者
王浩哲
丁爱飞
陆继翔
张韬
陈建华
唐宁恺
束蛟
机构
南
瑞集团
有限公司
(国网电力科学研究院
有限公司
)
国电
南
瑞吉
电新
能源
(
南京
)
有限公司
智能电网保护和运行控制国家重点实验室
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第1期133-142,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018AAA0101500)
国电南瑞科技股份有限公司科技项目。
文摘
为了提升用户用电质量,降低系统网损,改善电压质量,针对传统AVC系统控制手段单一、控制灵敏度计算不完备、无功装置动作频繁、应对电压频繁波动存在控制盲区等问题,该文提出一种基于Attention-LSTM算法的在线无功优化模型。利用Attention-LSTM算法挖掘电气特征与电压的非线性关系,再综合考虑降低电压偏差、减少动作次数及提高光伏无功利用率等因素,并根据地区电网电压偏差和波动的优化目标,建立了光伏、变压器、电容器高效协同配合的电压无功优化控制模型。最后以江苏某地区配电系统为实例,进行仿真及实验验证,结果表明了所提方法的有效性和实用性。
关键词
新能源
无功优化
电压控制
人工智能
Attention-LSTM
Keywords
renewable energy
reactive power optimization
voltage control
artificial intelligence
Attention-LSTM
分类号
TM761 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估
被引量：
6
2
作者
卫志农
李超凡
丁爱飞
孙国强
黄蔓云
臧海祥
方熙程
机构
河海大学
能源
与电气学院
国电
南
瑞吉
电新
能源
(
南京
)
有限公司
国电
南
瑞科技股份
有限公司
国网江苏省电力
有限公司
扬中市供电分
公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期110-116,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1966205)。
文摘
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。
关键词
暂态稳定评估
机器学习
半监督学习
三体训练算法
堆叠稀疏自动编码器
Keywords
transient stability assessment
machine learning
semi supervised learning
Tri-training algorithm
stacked sparse auto-encoder
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
计及新能源接入的地区电网人工智能无功优化
王浩哲
丁爱飞
陆继翔
张韬
陈建华
唐宁恺
束蛟
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023
14
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职称材料
2
基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估
卫志农
李超凡
丁爱飞
孙国强
黄蔓云
臧海祥
方熙程
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023
6
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