典型文献
基于混合门控循环单元子层的多任务暂态稳定评估
文献摘要：
在暂态功角稳定评估和暂态电压稳定评估的相关研究中,通常分别构建独立的评估模型,这阻碍了不同任务间的信息共享,浪费了计算和存储资源.考虑不同评估任务间往往存在相似性和差异性,为更好地实现二者同时评估,文章提出了一种基于混合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)子层的多任务暂态稳定评估模型.由于电力系统暂态过程具有明显的时序特性,模型采用GRU子层高效地提取量测数据中的时序特征;并在模型结构中引入门控机制以自动调节各个子层在构建不同评估任务特征表示时的占比,不仅促进了不同任务间的信息共享,还削弱了不同任务间差异性对模型训练的负面影响.在IEEE 39节点测试系统中的仿真实验结果表明,文章提出的模型具更好的评估性能和计算速度.
文献关键词：
暂态稳定评估;深度学习;多任务学习;门控循环单元(GRU)
中图分类号：
作者姓名：
孙黎霞;彭嘉杰;田屹昀;陈欣凌;袁欢
作者机构：
河海大学能源与电气学院,南京市211100
文献出处：
引用格式：
[1]孙黎霞;彭嘉杰;田屹昀;陈欣凌;袁欢-.基于混合门控循环单元子层的多任务暂态稳定评估)[J].电力建设,2022(02):63-69
A类：
B类：
门控循环单元,元子,暂态稳定评估,暂态功角稳定,暂态电压稳定,电压稳定评估,存储资源,时评,gated,recurrent,unit,GRU,电力系统,暂态过程,时序特性,层高,提取量,量测数据,时序特征,模型结构,入门,门控机制,自动调节,任务特征,特征表示,模型训练,IEEE,测试系统,计算速度,多任务学习
AB值：
0.358711
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