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基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法
被引量:
8
1
作者
章昊
田宏强
+2 位作者
王磊
许斌
段治丰
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第4期23-31,共9页
电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,...
电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,建立暂态稳定评估模型。算例验证表明:所提方法能够深入学习到样本数据中的时序性依赖特征,有效抓取特征细节,从而显著提升评估准确率。
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关键词
电力系统暂态稳定
Seq2Seq技术
GRU
注意力机制
时序性依赖特征
下载PDF
职称材料
题名
基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法
被引量:
8
1
作者
章昊
田宏强
王磊
许斌
段治丰
机构
国网安徽省电力有限公司
三峡大学电气与新能源学院
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第4期23-31,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61876097)
国网安徽省电力有限公司科技项目(B31200200005)。
文摘
电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,建立暂态稳定评估模型。算例验证表明:所提方法能够深入学习到样本数据中的时序性依赖特征,有效抓取特征细节,从而显著提升评估准确率。
关键词
电力系统暂态稳定
Seq2Seq技术
GRU
注意力机制
时序性依赖特征
Keywords
power system transient stability
Seq2Seq technology
GRU
attention mechanism
temporal dependence
分类号
TM391.4 [电气工程—电机]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法
章昊
田宏强
王磊
许斌
段治丰
《电网与清洁能源》
北大核心
2021
8
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