|
|||||
|
|
| 基于迁移学习与Wasserstein生成对抗网络的静态电压稳定临界样本生成方法 | |
| 作者姓名： | 廖一帆 武志刚 |
| 作者单位： | 华南理工大学 电力学院,广东省 广州市 510000 |
| 摘 要： | 静态电压稳定临界点在研究极限状态电力系统的传统分析方法与数据驱动方法中都有重要意义.电网新形势下,多次调用逐点法获取极限数据不再现实.提出一种基于深度学习的生成模型,用于静态电压稳定临界样本生成.首先,注意到临界样本是一种特殊的潮流样本,以非联络节点的电压作为样本的特征参量,可以解决样本的潮流不收敛与联络节点注入功率非... |
| 关 键 词： | 静态电压稳定 临界点 迁移学习 生成对抗网络 样本生成 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |