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| 基于深度神经网络的电力系统快速状态估计 | |
| 作者姓名： | 俞文帅 张晓华 卫志农 孙国强 臧海祥 杨滢璇 韩月 |
| 作者单位： | 河海大学 能源与电气学院,江苏省 南京市 211100;国网冀北电力有限公司,北京市 西城区 100053;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁省 沈阳市 110006 |
| 摘 要： | 随着现代电力系统的迅猛发展,电网结构和运行方式日益复杂,对状态估计的实时性和准确性也提出了更高的要求.为此,该文提出一种基于深度神经网络的电力系统快速状态估计,通过相关性分析筛选出该状态估计模型的输入量测集,进一步利用海量历史数据建立基于深度神经网络的状态估计模型.当电力系统的实时量测更新时,将强相关量测输入已建立的状... |
| 关 键 词： | 快速状态估计 深度学习 神经网络 相关性分析 鲁棒性 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |