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为了解决现有特征提取方法存在特征辨识度低的问题,基于深度强化学习设计电网潮流特征提取方法,为了提升潮流特征的辨识度,利用点估计法计算电网潮流,以此为基础,通过模拟退火算法生成电网潮流图,并灰度处理电网潮流图,以灰度处理后的电网潮流图为依据,利用深度强化学习方法提取电网潮流特征,实现了电网潮流特征的提取。实验结果表明:与现有的电网潮流特征提取方法相比,文中电网潮流特征提取方法极大地提升了特征辨识度,证明了基于深度强化学习的电网潮流特征提取方法具备更好的特征提取性能。 相似文献
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为了解决现有特征提取方法存在特征辨识度低的问题,基于深度强化学习设计电网潮流特征提取方法,为了提升潮流特征的辨识度,利用点估计法计算电网潮流,以此为基础,通过模拟退火算法生成电网潮流图,并灰度处理电网潮流图,以灰度处理后的电网潮流图为依据,利用深度强化学习方法提取电网潮流特征,实现了电网潮流特征的提取。实验结果表明:与现有的电网潮流特征提取方法相比,文中电网潮流特征提取方法极大地提升了特征辨识度,证明了基于深度强化学习的电网潮流特征提取方法具备更好的特征提取性能。 相似文献
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传统的非隔离型光伏并网逆变器孤岛检测方法存在应用局限性强、性能不稳定的缺陷。针对这种现象,提出基于频率移动理论的非隔离型光伏并网逆变器孤岛检测方法。所提方法研究了孤岛效应的产生原因及其检测规范,构建出孤岛检测模型。模型使用基于频率移动理论的孤岛检测电路,对逆变器的电压、频率信号进行采集和主动干扰,获取到存在孤岛效应的逆变器,并随即调用模型断路芯片掐断逆变器输出,避免孤岛效应扩散。实验结果表明,所提方法拥有较强的孤岛检测能力和稳定性,可对现今无法检测到的孤岛效应盲区加以补充。 相似文献
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