故障诊断对电力系统的稳定运行至关重要。当配电网的拓扑结构发生较大变化时,难以获取大量带有标签的暂态数据,导致传统的故障预测模型精度难以提高。针对此问题,提出一种将特征迁移和深度学习相结合的配电网故障诊断新方法。首先,采集...故障诊断对电力系统的稳定运行至关重要。当配电网的拓扑结构发生较大变化时,难以获取大量带有标签的暂态数据,导致传统的故障预测模型精度难以提高。针对此问题,提出一种将特征迁移和深度学习相结合的配电网故障诊断新方法。首先,采集配电网不同线路的零序电流构造故障特征集;其次,引入加权半监督迁移成分分析(semi-supervised transfer component analysis,SSTCA)方法,利用混合核函数将不同拓扑结构下的特征样本映射到同一特征空间中,缩小数据间的分布差异性;最后,将映射后的源域样本输入卷积神经网络中进行分类训练,并测试映射后的目标域样本。通过Simulink仿真表明,在改变配电网拓扑结构的新场景下,所提的特征迁移方法与其他方法相比,对目标域故障定位精度最高,达到98%以上。展开更多
光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据...光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率,同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日,对比相似日的预测功率和实际功率,对初步的预测功率进行误差修正,得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接,同时物理实体可进行自我学习和更新,因此相较于传统的光伏预测结果更为精确,通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。展开更多
文摘故障诊断对电力系统的稳定运行至关重要。当配电网的拓扑结构发生较大变化时,难以获取大量带有标签的暂态数据,导致传统的故障预测模型精度难以提高。针对此问题,提出一种将特征迁移和深度学习相结合的配电网故障诊断新方法。首先,采集配电网不同线路的零序电流构造故障特征集;其次,引入加权半监督迁移成分分析(semi-supervised transfer component analysis,SSTCA)方法,利用混合核函数将不同拓扑结构下的特征样本映射到同一特征空间中,缩小数据间的分布差异性;最后,将映射后的源域样本输入卷积神经网络中进行分类训练,并测试映射后的目标域样本。通过Simulink仿真表明,在改变配电网拓扑结构的新场景下,所提的特征迁移方法与其他方法相比,对目标域故障定位精度最高,达到98%以上。
文摘光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率,同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日,对比相似日的预测功率和实际功率,对初步的预测功率进行误差修正,得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接,同时物理实体可进行自我学习和更新,因此相较于传统的光伏预测结果更为精确,通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。
