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基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估方法研究
被引量:
3
1
作者
毛新宇
王海新
+3 位作者
许伯阳
黄纪佳
李中凯
庞博
《电气开关》
2019年第3期46-54,共9页
可再生能源比例增加对电力系统安全稳定运行带来更加严峻的挑战。本文围绕基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估问题进行探索研究,应用深层卷积神经网络挖掘电力系统暂态运行数据与稳定性之间的关联关系,实现了基于暂态运行特征数据集...
可再生能源比例增加对电力系统安全稳定运行带来更加严峻的挑战。本文围绕基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估问题进行探索研究,应用深层卷积神经网络挖掘电力系统暂态运行数据与稳定性之间的关联关系,实现了基于暂态运行特征数据集的电力系统暂态稳定性快速评估,研究工作为电力系统暂态稳定性安全评估提供了新视角。通过算例验证,组合模型可实现电力系统暂态稳定性快速准确的评估,与其他算法相比,本文所建立的组合模型在电力系统暂态稳定性评估准确性方面更具优势。
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关键词
电力系统
暂态稳定
卷积神经网络
组合评估模型
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职称材料
题名
基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估方法研究
被引量:
3
1
作者
毛新宇
王海新
许伯阳
黄纪佳
李中凯
庞博
机构
安徽华电宿州发电
有限公司
东北
电力
大学电气工程学院
深圳供电局
有限公司
国网江西省电力有限公司九江电力分公司
国网
临沂供电
公司
国网
白城供电
公司
出处
《电气开关》
2019年第3期46-54,共9页
文摘
可再生能源比例增加对电力系统安全稳定运行带来更加严峻的挑战。本文围绕基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估问题进行探索研究,应用深层卷积神经网络挖掘电力系统暂态运行数据与稳定性之间的关联关系,实现了基于暂态运行特征数据集的电力系统暂态稳定性快速评估,研究工作为电力系统暂态稳定性安全评估提供了新视角。通过算例验证,组合模型可实现电力系统暂态稳定性快速准确的评估,与其他算法相比,本文所建立的组合模型在电力系统暂态稳定性评估准确性方面更具优势。
关键词
电力系统
暂态稳定
卷积神经网络
组合评估模型
Keywords
power system
transient stability
convolution never net
intergated estimation pattern
分类号
TM73 [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
基于深度学习的电力系统暂态稳定性评估方法研究
毛新宇
王海新
许伯阳
黄纪佳
李中凯
庞博
《电气开关》
2019
3
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