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基于深度卷积神经网络的电力系统运行稳定性评估方法
文献摘要：
研究了一种电力系统运行稳定性评估深度卷积神经网络算法.利用深度卷积神经网络算法对电力系统运行稳定性评估系统进行技术升级.采用深度卷积神经网络构建多层多列神经网络,对电网稳定性作出评价.系统对特定故障的评价效率显著提升,特别提升了评价判断特异性,减少了因对无故障电网运行状态做出稳定性预警而带来的额外检修工作量.深度卷积神经网络在电力系统运行稳定性评估任务中具有适用性.
文献关键词：
深度卷积神经网络;电力系统运行;稳定性评估;算法革新
中图分类号：
作者姓名：
黄道友;康健
作者机构：
国网安徽省电力有限公司,安徽合肥 230041
文献出处：
引用格式：
[1]黄道友;康健-.基于深度卷积神经网络的电力系统运行稳定性评估方法)[J].电气自动化,2022(02):32-34
A类：
算法革新
B类：
电力系统运行,运行稳定性,稳定性评估,深度卷积神经网络算法,评估系统,技术升级,网络构建,多列,电网稳定性,作出评价,无故障,电网运行,检修工作
AB值：
0.155827
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