基于MRMR-DRSN的电力系统暂态稳定评估

随着电力系统的广泛互联互通和相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广泛应用,电力系统的安全运行面临着巨大挑战。为实现对电力系统运行状态快速、准确、有效的评估,提出了一种基于最大相关-最小冗余(max-relevance and min-redundancy,MRMR)准则和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)的暂态稳定评估方法。首先,利用MRMR准则进行特征选择,并将筛选后的关键特征和相应的类标签作为DRSN模型的输入和输出进行离线训练。然后,制定模型更新机制以应对电力系统运行工况变化。最后,基于PMU实时数据和训练好的DRSN,可立即提供暂态稳定评估结果。在IEEE 10机39节点系统上进行测试,结果表明,所提方法相较于其他数据驱动方法的综合评估性能更优异,同时还具有较好的抗噪性能和鲁棒性。

家猫元宝

暑假,妈妈带了一只小猫回家。这只小猫的长相真有些与众不同:它的皮毛黑白交错,就像正在下五子棋的棋盘。它的上唇中间有一小片黑毛,就像一撮小胡子,真是丑中带着可爱。妈妈给它取了一个与它的外貌不太相符的名字——元宝。