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题名基于环境激励数据的次同步振荡参数在线估计方法
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作者
张琳
王鹏
吴熙
任双雪
李叶
宋美艺
李青峰
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机构
国网陕西省电力有限公司经济技术研究院
东南大学电气工程学院
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出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第8期7-16,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(52177075)
国网陕西省电力有限公司科技项目(5226JY220002)。
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文摘
环境激励信号是一种时间序列信号,具有很强的非线性特征。基于门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和Attention机制搭建人工智能模型,通过训练完成的人工智能模型对时序量测信号进行直接辨识,即可得出系统存在次同步振荡模式的频率和阻尼比。算例分析表明,所提方法可在多种复杂多变的电力系统运行场景下提取环境激励数据中的次同步振荡参数信息,拥有优秀的泛化使用性;模型计算速度快,拥有良好的实时性,适于在线的次同步振荡参数估计;模型基于数据驱动,拥有免模型分析的便利性。
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关键词
次同步振荡
参数估计
环境激励数据
人工智能
门控循环单元神经网络
Attention机制
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Keywords
sub-synchronous oscillation
parameter estimation
ambient excitation data
artificial intelligence
gated recurrent unit neural network
Attention mechanism
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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