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| 基于LSTM的电力暂态稳定在线评估及预测研究 | |
| 作者姓名： | 朱轶伦 罗烨锋 高强 陈新建 张东波 于杰 |
| 作者单位： | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 |
| 基金项目： | 国网浙江省电力有限公司科技项目（5211TZ170006） |
| 摘 要： | 电网规模的扩大使得电力系统运行状态变得更加复杂，对电网安全稳定运行提出了更高要求。提出了基于深度学习中长短时记忆（long-and-short term memory，LSTM）的电力暂态稳定在线评估模型。该模型通过获取全网各节点电压、电流、功率等电气量，实时计算得到电网失稳可能性评分，并在新英格兰10机39线系统上对该模型进行测试与优化。实验结果表明，该模型能通过实时运算得到电网稳定性的评估及预警，具有准确性高、预警能力强、支持在线监测的特点。 |
| 关 键 词： | 暂态稳定评估 电力系统 深度学习 长短时记忆（LSTM） 故障预测 在线监测 |
Research on Online Assessment and Prediction of Power System Transient Stability Based on LSTM |
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| Authors: | ZHU Yilun LUO Yefeng GAO Qiang CHEN Xinjian ZHANG Dongbo YU Jie |
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