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基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估
被引量:
10
1
作者
陈康
王泽
郭永吉
《智慧电力》
北大核心
2023年第1期31-37,共7页
针对现阶段机器学习在风电并网系统暂态电压稳定评估的快速性、准确性方面存在的不足,提出了一种基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估方法。首先针对输入特征数目随着级联森林层数的增加可能出现的梯度增长或梯度减少的问...
针对现阶段机器学习在风电并网系统暂态电压稳定评估的快速性、准确性方面存在的不足,提出了一种基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估方法。首先针对输入特征数目随着级联森林层数的增加可能出现的梯度增长或梯度减少的问题,采用残差网络对其进行优化,保证了层数增加后的模型依旧能保持最初的学习能力;其次分析风电并网系统暂态电压的关键影响因素,结合暂态故障构建输入特征;再通过评估模型离线训练,完成模型的参数设置和性能优化;最后把构建完成的输入特征应用于grcForest风电并网系统暂态电压稳定评估模型,结合数据对模型进行评估验证。IEEE10机39节点系统的仿真分析验证了该方法的快速性和准确性。
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关键词
风电
暂态电压稳定评估
grcforest
模型
输入特征
残差网络
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职称材料
题名
基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估
被引量:
10
1
作者
陈康
王泽
郭永吉
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第1期31-37,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51867015)。
文摘
针对现阶段机器学习在风电并网系统暂态电压稳定评估的快速性、准确性方面存在的不足,提出了一种基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估方法。首先针对输入特征数目随着级联森林层数的增加可能出现的梯度增长或梯度减少的问题,采用残差网络对其进行优化,保证了层数增加后的模型依旧能保持最初的学习能力;其次分析风电并网系统暂态电压的关键影响因素,结合暂态故障构建输入特征;再通过评估模型离线训练,完成模型的参数设置和性能优化;最后把构建完成的输入特征应用于grcForest风电并网系统暂态电压稳定评估模型,结合数据对模型进行评估验证。IEEE10机39节点系统的仿真分析验证了该方法的快速性和准确性。
关键词
风电
暂态电压稳定评估
grcforest
模型
输入特征
残差网络
Keywords
wind power
transient voltage stability assessment
grcforest model
input characteristics
residual network
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于grcForest模型的风电并网系统暂态电压稳定评估
陈康
王泽
郭永吉
《智慧电力》
北大核心
2023
10
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