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基于SVM-CNN的电力系统暂态稳定性评估
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作者 余云昊 张博达 郭翔 《微型电脑应用》 2024年第7期80-84,共5页
随着电力系统规模的不断扩大、大量新能源的并网,以及电力电子等新技术的发展,现代电力系统的结构框架趋于复杂化,具有高度随机性。随机扰动下电力系统暂态稳定的评价越来越重要。为此,提出基于支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)的方... 随着电力系统规模的不断扩大、大量新能源的并网,以及电力电子等新技术的发展,现代电力系统的结构框架趋于复杂化,具有高度随机性。随机扰动下电力系统暂态稳定的评价越来越重要。为此,提出基于支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)的方法进行电力系统的暂态稳定性评估。实验结果表明,该方法在准确性和鲁棒性方面均优于传统方法,可以有效地评估电力系统的暂态稳定性。 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 SVM CNN 电力系统
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电力系统暂态稳定性评估综述 被引量:39
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作者 刘俊 孙惠文 +4 位作者 吴柳 张振宇 牛拴保 柯贤波 霍超 《智慧电力》 北大核心 2019年第12期44-53,122,共11页
电力系统因稳定性破坏导致的停电事故频发,暴露出电力系统运行中的暂态稳定评估方面仍存在技术瓶颈;因此,必须把准确而快速地进行暂态稳定性评估放在重要位置。分别介绍了近年来国内外基于模型分析、基于数据分析和基于概率化分析3个方... 电力系统因稳定性破坏导致的停电事故频发,暴露出电力系统运行中的暂态稳定评估方面仍存在技术瓶颈;因此,必须把准确而快速地进行暂态稳定性评估放在重要位置。分别介绍了近年来国内外基于模型分析、基于数据分析和基于概率化分析3个方面的暂态稳定性评估方法研究现状;并展望了未来电力系统暂态稳定性评估领域潜在的研究点。以期为电力系统稳定性分析与控制的学者和工程师们提供有益的参考。 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 机电暂态仿真 直接法 机器学习 概率分析 随机微分代数方程组
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基于KPCA特征量降维的风电并网系统暂态电压稳定性评估
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作者 张晓英 史冬雪 +1 位作者 张琎 张鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期96-103,共8页
针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分... 针对电力系统暂态电压稳定性评估中所需特征量数据庞大,影响模型训练时间,降低计算效率等问题,提出了一种基于核主成分分析方法KPCA和CPSO-BP组合的风电并网系统暂态电压稳定性评估方法.首先根据输入特征采集原始特征集,采用核主成分分析算法对特征量进行非线性数据处理,提取出最优的特征集.然后将降维后的特征集作为CPSO-BP神经网络输入量进行监督学习,将得到的模型按照临界故障切除时间裕度值的大小进行分类,将分类后的样本进行风电并网系统的暂态电压稳定性评估和临界故障切除时间裕度值预测.仿真分析结果表明,对输入特征进行降维,保留重要输入特征量,剔除冗余特征量,不仅简化了模型,还提高了网络评估的准确性和计算效率. 展开更多
关键词 风电并网 核主成分分析算法 降维 CPSO-BP神经网络 暂态电压稳定性评估
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图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法 被引量:13
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作者 彭鑫 刘俊 +3 位作者 刘嘉诚 李雨婷 刘晓明 赵誉 《智慧电力》 北大核心 2022年第11期17-24,共8页
目前电力系统暂态稳定性评估(TSA)大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数... 目前电力系统暂态稳定性评估(TSA)大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法,将输入时间序列重新排列成二维图像,利用二维主成分分析法(2D-PCA)对原始图像进行特征降维,并建立卷积神经网络(CNN)模型进行系统稳定性预测。在IEEE-39算例中进行验证,结果表明本文所提基于2D-PCA和CNN的TSA模型在保证预测精度的同时能够大幅提高训练效率,有望推进深度学习在电力系统暂态稳定性在线评估的应用。 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 卷积神经网络 二维主成分分析 在线评估
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融合关键机组信息与相平面图像的暂态稳定评估方法
5
作者 范欣辰 王怀远 温步瀛 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期544-551,共8页
针对传统基于电力系统时序数据的机器学习方法对系统深层耦合信息挖掘不充分的问题,将失稳模式作为先验知识引入机器学习,提出一种融合系统关键机组信息的暂态稳定性评估方法.该方法通过潮流追踪原理对线路计算各发电机潮流贡献度,得出... 针对传统基于电力系统时序数据的机器学习方法对系统深层耦合信息挖掘不充分的问题,将失稳模式作为先验知识引入机器学习,提出一种融合系统关键机组信息的暂态稳定性评估方法.该方法通过潮流追踪原理对线路计算各发电机潮流贡献度,得出系统关键机组权重.根据图像形态学原理,对相平面轨迹图像依照关键机组权重进行特征增强.在IEEE-39节点和IEEE-145节点系统下的仿真结果表明,所提方法较传统评估方法具有更好的评估性能,所构建的相平面图像样本较传统时序图像样本拥有更小的占用空间和更优的分类性能. 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 深度学习 相平面 潮流追踪 失稳模式
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考虑电力系统拓扑变化的消息传递图神经网络暂态稳定评估 被引量:59
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作者 王铮澄 周艳真 +1 位作者 郭庆来 孙宏斌 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2341-2349,共9页
近年来,数据驱动相关方法已经在电力系统暂态稳定评估等领域得到了广泛的应用。然而,传统数据驱动方法大多用于分析欧式数据,对电网拓扑连接关系的刻画受限,导致传统方法在新拓扑下的应用泛化能力不足。为此,该文基于消息传递图神经网络... 近年来,数据驱动相关方法已经在电力系统暂态稳定评估等领域得到了广泛的应用。然而,传统数据驱动方法大多用于分析欧式数据,对电网拓扑连接关系的刻画受限,导致传统方法在新拓扑下的应用泛化能力不足。为此,该文基于消息传递图神经网络(message passing neural network,MPNN),提出一种基于稳态数据的电力系统暂态稳定评估方法。通过图数据处理和拓扑连接关系建模,训练得到能够描述电力系统拓扑变化的暂态稳定性评估模型。论文在新英格兰39节点系统上进行全面的仿真,生成包含600多种拓扑在内的百万级别样本数据。算例分析表明,与传统数据驱动方法相比,所提方法在面对拓扑频繁变化的运行场景数据集上具有更好的性能,对未学习过的新拓扑具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 数据驱动 深度学习 暂态稳定性评估 图神经网络 拓扑变化
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基于Transformer的暂态稳定评估模型的可解释性分析与模型更新研究 被引量:8
7
作者 高发骏 王怀远 党然 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第17期15-25,共11页
深度学习算法在电力系统暂态稳定性评估问题上有着优秀的表现,然而模型评估结果的不可知性与决策过程的不可控性阻碍了其在实际中进一步的应用。构建了基于Transformer编码器的暂态稳定评估模型,尝试通过模型对于特征量的注意力权重,解... 深度学习算法在电力系统暂态稳定性评估问题上有着优秀的表现,然而模型评估结果的不可知性与决策过程的不可控性阻碍了其在实际中进一步的应用。构建了基于Transformer编码器的暂态稳定评估模型,尝试通过模型对于特征量的注意力权重,解释和分析模型所关注和学习到的规则。在此基础上,结合可解释性结果提出了一种利用物理信息指导模型优化的模型更新方法。从模型的损失函数出发,通过微调的方式修正模型对特征量的注意力权重分布,加强对于样本失稳模式的挖掘。在微调模型的过程中,引入注意力引导函数提高对特定失稳模式关键机组的关注度,以减少对于特定失稳模式样本的误判,进一步提高整体的预测精度。在IEEE39节点系统和华东电网系统的仿真均验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 TRANSFORMER 暂态稳定性评估 可解释性 注意机制 损失函数
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人工神经网络在电力系统中的应用 被引量:3
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作者 张海峰 沈茜 +2 位作者 唐岩 李元武 张金霞 《青海大学学报(自然科学版)》 2005年第6期12-15,共4页
概述了人工神经网络在电力系统暂态稳定性评估、继电保护、负荷预测以及谐波分析/测量中的应用。
关键词 人工神经网络 电力系统 暂态稳定性评估 继电保护 负荷预测 谐波
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基于Relief-FT的时间自适应TSA方法研究
9
作者 徐武 唐文权 +1 位作者 文聪 郭兴 《计算机仿真》 北大核心 2022年第4期61-65,共5页
传统暂态稳定评估方法难以同时保证评估过程的实时性和准确性,在提升准确率的情况下降低实时性能,不利于系统快速排除故障。提出了一种时间自适应暂态稳定评估方案,首先对特征提取算法Relief-F进行了改进,克服对时间序列等形式特征较为... 传统暂态稳定评估方法难以同时保证评估过程的实时性和准确性,在提升准确率的情况下降低实时性能,不利于系统快速排除故障。提出了一种时间自适应暂态稳定评估方案,首先对特征提取算法Relief-F进行了改进,克服对时间序列等形式特征较为敏感的缺陷,考虑时间变化因素的影响提出新的特征提取方案Relief-FT,计算得到多变量时间特征的重要性;然后将Relief-FT方案与长短期记忆网络结合,并对网络模型进行训练;最后通过新英格兰39节点系统进行实验分析,仿真结果表明,上述方法在保证准确率的情况下能够有效降低模型复杂度和加快训练速度。 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 时间特征选择 长短期记忆网络
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Transient stability probability of a power system incorporating a wind farm 被引量:7
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作者 LIU Yan Li YU Yi Xin 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第6期973-979,共7页
An analytical approach for probabilistic evaluation of transient stability of a power system incorporating a wind farm is presented in this study. Based on the fact that the boundary of practical dynamic security regi... An analytical approach for probabilistic evaluation of transient stability of a power system incorporating a wind farm is presented in this study. Based on the fact that the boundary of practical dynamic security region(PDSR) of a power system with double fed induction generators(DFIG) can be approximated by one or few hyper-planes in nodal power injection space, transient stability criterion for given configurations of pre-fault, fault-on and post-fault of a power system is to be expressed by certain expressions of linear combination of nodal injection vector and the transient stability probability(TSP) is further obtained with a much more simplified expression than the complex integral. Furthermore, considering uncertainties of nodal injection power including wind power and load, TSP is calculated analytically by Cornish-Fisher expansion, which can provide reliable evaluation results with high accuracy and much less computing time compared with Monte Carlo simulation. TSP and its visualization can further help operators and planners be aware of the degree of stability or instability and find critical components to monitor and reinforce. Test results on the New England 10-generators and 39-buses power system show the method's effectiveness and significance for probabilistic security assessment. 展开更多
关键词 transient stability probability double fed induction generator dynamic security region transient stability
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