基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法

电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,建立暂态稳定评估模型。算例验证表明：所提方法能够深入学习到样本数据中的时序性依赖特征,有效抓取特征细节,从而显著提升评估准确率。     

基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法

电力系统暂态稳定的评估识别有助于电网运营商制定系统扰动和故障后的纠正控制措施。引入深度学习思想,提出了一种基于Seq2Seq技术的电力系统暂态稳定评估方法。首先,梳理电力系统暂态稳定评估指标;然后以GRU为神经元,引入注意力机制,建立暂态稳定评估模型。算例验证表明：所提方法能够深入学习到样本数据中的时序性依赖特征,有效抓取特征细节,从而显著提升评估准确率。     

低频低压减载装置远方协调校核方法研究

为减少低频低压减载通信过程中由于各种动作指令接收错误而导致的负荷误切现象，提出了一种远方协调校核方法。首先分析通信过程中指令下发错误场景，其次对接收远方信息的时刻进行校核，最后在接收远方信息间隔期间实施实时校核的具体措施。通过算例分析，阐明了远方协调校核方法的实际应用场景与实施流程，验证了校核方法的可行性与有效性。