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基于深度学习的多输入特征融合的暂态电压稳定性评估方法
引用本文:潘晓杰,徐友平,朱成亮,罗红梅,黄杰明,商小峰. 基于深度学习的多输入特征融合的暂态电压稳定性评估方法[J]. 电网与水力发电进展, 2021, 37(2): 79-84
作者姓名:潘晓杰  徐友平  朱成亮  罗红梅  黄杰明  商小峰
作者单位:1. 国家电网公司 华中分部公司;2. 国网浙江省电力有限公司 嘉兴供电公司;3. 中国电力科学研究院有限公司;4. 国网浙江桐庐县供电有限公司
基金项目:国家自然科学基金项目(51777142&51907096);青海省自然科学基金项目(2019-ZJ-950Q)
摘    要:暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点。提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线训练PMU数据,最终达到快速准确评估暂态电压稳定性的目的。仿真结果表明,提出的评估方法与现有的神经网络、最小二乘支持向量机方法相比,在准确率、评估速度2方面有着较大提升。

关 键 词:特征集; 卷积神经网络; 稳定性评估

Transient Voltage Stability Evaluation Method Based on Multi-Input Feature Fusion of Deep Learning
PAN Xiaojie,XU Youping,ZHU Chengliang,LUO Hongmei,HUANG Jieming,SHANG Xiaofeng. Transient Voltage Stability Evaluation Method Based on Multi-Input Feature Fusion of Deep Learning[J]. Advance of Power System & Hydroelectric Engineering, 2021, 37(2): 79-84
Authors:PAN Xiaojie  XU Youping  ZHU Chengliang  LUO Hongmei  HUANG Jieming  SHANG Xiaofeng
Abstract:
Keywords:
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