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脆弱线路作为配电网的重要组成部分,是保证电网安全与用户安全的关键环节。为此,从客户用电安全隐患角度出发,提出配电网脆弱线路风险自动预警方法。基于电气介数模型与线路潮流传输最大值,建立有功潮流介数模型,降序排列有功潮流介数,识别脆弱线路。利用脆弱线路形成最小风险的目标函数模型来评估风险,依据风险期望值与控制决策,划分风险评估等级与预警等级,采用神经网络模型,实现风险自动预警。实验结果表明,所提方法的脆弱线路识别结果与风险自动预警效果较好,能够正确作出风险预警,且实践优势显著。 相似文献
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对于综合能源系统中新接入用户,其往往由于历史数据匮乏而难以建立精准的短期负荷预测模型.本文基于迁移学习理论,提出了一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的小样本负荷预测方法.首先,本文采用最大信息系数法量化各影响特征与负荷的相关性强弱.接着,将源域特征序列进行分割,计算各分割子序列与目标域小样本的实序列编辑距离确定初始源域.然后,引入卷积神经网络和长短期记忆模型建立源域预测网络.通过WGAN对齐目标域和源域负荷特征的空间分布,并在最优传输代价函数中加入局部特征损失以提高训练的稳定性和快速性.最后,将对抗训练后网络用于目标域负荷预测.采用该方法对某地区小样本负荷进行实验,结果表明,本文所提算法与其他预测模型相比能达到更高精度. 相似文献