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基于特征线性调制深度学习网络的馈线负荷构成特征识别
1
作者
安树怀
刘一鸿
+3 位作者
李锴绩
王琦
赵兵
康忠健
《电气应用》
2024年第4期56-62,共7页
随着电网规模越来越大,结构越来越复杂,供电可靠性的要求越来越高,通过现场试验的方式获取电力负荷的动态特性变得十分困难。提出了基于统计综合法的思想,运用电力系统仿真软件,通过仿真计算的方式得出对应电力负荷的动态特性。为了获...
随着电网规模越来越大,结构越来越复杂,供电可靠性的要求越来越高,通过现场试验的方式获取电力负荷的动态特性变得十分困难。提出了基于统计综合法的思想,运用电力系统仿真软件,通过仿真计算的方式得出对应电力负荷的动态特性。为了获得馈线负荷构成比例识别所需的负荷数据库,建立了包含变频空调负荷、分布式光伏负荷、感应电机负荷以及静态负荷的电网模型,通过设置电压跌落,得到不同负荷情况馈线功率数据,建立馈线负荷数据库,运用基于特征线性调制的改进深度学习网络的方法挖掘负荷节点或馈线功率变化的特征,并对负荷构成进行识别。结果经过训练后,与传统BP神经网络进行对比,识别准确率达到99%以上,部分负荷可以达到99.6%以上,有着较高的识别准确度。
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关键词
参数
识别
馈线负荷构成识别
深度学习网络
特征
线
性调制
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职称材料
题名
基于特征线性调制深度学习网络的馈线负荷构成特征识别
1
作者
安树怀
刘一鸿
李锴绩
王琦
赵兵
康忠健
机构
国网山东电力公司青岛供电公司
中国石油大学(华东)石大山能新能源学院
国网山东电力公司淄博供电公司
国网中国电力科学研究院有限公司
出处
《电气应用》
2024年第4期56-62,共7页
基金
国家自然科学基金(5224172)
国家电网有限公司总部科技项目资助(SGJS0000DKJS1900497)。
文摘
随着电网规模越来越大,结构越来越复杂,供电可靠性的要求越来越高,通过现场试验的方式获取电力负荷的动态特性变得十分困难。提出了基于统计综合法的思想,运用电力系统仿真软件,通过仿真计算的方式得出对应电力负荷的动态特性。为了获得馈线负荷构成比例识别所需的负荷数据库,建立了包含变频空调负荷、分布式光伏负荷、感应电机负荷以及静态负荷的电网模型,通过设置电压跌落,得到不同负荷情况馈线功率数据,建立馈线负荷数据库,运用基于特征线性调制的改进深度学习网络的方法挖掘负荷节点或馈线功率变化的特征,并对负荷构成进行识别。结果经过训练后,与传统BP神经网络进行对比,识别准确率达到99%以上,部分负荷可以达到99.6%以上,有着较高的识别准确度。
关键词
参数
识别
馈线负荷构成识别
深度学习网络
特征
线
性调制
Keywords
parameter identification
identification of feeder load composition
deep learning network
feature-wise linear modulation
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于特征线性调制深度学习网络的馈线负荷构成特征识别
安树怀
刘一鸿
李锴绩
王琦
赵兵
康忠健
《电气应用》
2024
0
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