典型文献
基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略
文献摘要：
随着新能源渗透率的提升,电网环境日益复杂,电力系统安全稳定运行也面临着新的挑战.为了满足电力系统暂态功角失稳后的实时紧急控制决策,采用深度学习与紧急控制相结合的方法,提出一种基于改进AlexNet网络的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略.首先基于改进AlexNet对失稳发电机功角轨迹进行预测,识别临界机群;然后定义紧急控制动作灵敏度指标,建立改进AlexNet灵敏度预测模型,拟合发电机功角特征与紧急控制动作灵敏度的映射关系,从而确定紧急控制的动作母线;最后以切除发电机和负荷容量最小为目标,建立紧急控制优化模型并求解最优策略,并在新英格兰10机39节点系统进行算例验证.结果表明,针对电力系统暂态功角失稳问题提出的基于深度学习的功角轨迹预测模型和紧急控制灵敏度预测模型,均有较高的预测精度.在此基础上制定的紧急控制策略能使失稳系统快速恢复稳定运行,加强电网安全稳定防御体系.
文献关键词：
电力系统;深度卷积神经网络;改进AlexNet;紧急控制;灵敏度;暂态功角失稳
中图分类号：
作者姓名：
强子玥;吴俊勇;李宝琴;张若愚;覃柳芸;郝亮亮
作者机构：
北京交通大学电气工程学院,北京100044;中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]强子玥;吴俊勇;李宝琴;张若愚;覃柳芸;郝亮亮-.基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略)[J].高电压技术,2022(07):2794-2804
A类：
B类：
AlexNet,暂态功角失稳,紧急控制,新能源渗透率,电力系统安全,安全稳定运行,控制决策,发电机,机群,控制动作,灵敏度指标,映射关系,母线,负荷容量,控制优化,最优策略,新英格兰,节点系统,算例验证,轨迹预测,快速恢复,强电,电网安全,防御体系,深度卷积神经网络
AB值：
0.192242
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