基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析 |
| |
引用本文: | 杨建,刘笑,董密,李力,宋冬然,黄连生.基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析[J].电力系统自动化,2023(15):188-197. |
| |
作者姓名: | 杨建 刘笑 董密 李力 宋冬然 黄连生 |
| |
作者单位: | 1. 中南大学自动化学院;2. 中国科学院等离子体物理研究所 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(52177204);;湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30875);;安徽省科技重大专项计划资助项目(202003a05020019)~~; |
| |
摘 要: | 针对恒功率负荷(CPL)因负阻抗特性导致直流微电网母线电压失稳的问题,从限制CPL取值范围出发,引入深度学习算法分析系统的稳定性。首先,通过采用直流微电网机理模型仿真,建立初始数据库;然后,对数据库进行预处理,在此基础上,利用最大信息系数进行相关性分析,得到系统参数与CPL临界值之间的相关性强弱信息,并实现输入特征降维;接着,采用自定义损失函数与量化预测性能等方法设计适用于CPL临界值预测的深度学习策略。最后,针对不同场景的直流微电网进行仿真测试,并通过硬件在环实验验证所提深度学习策略的有效性和优越性。
|
关 键 词: | 微电网(微网) 恒功率负荷 稳定 深度学习 最大信息系数 深度神经网络 |
|
| 点击此处可从《电力系统自动化》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《电力系统自动化》下载全文 |
|