典型文献
基于LSTM的换流站直流测量系统状态趋势预测方法
文献摘要：
直流测量系统结果的准确性直接影响直流控制保护系统的可靠运行.为提升直流测量系统运行状态的估计和预测的准确性,提出了一种基于多维度分析和长短期记忆网络的趋势预测算法.在直流测量原理分析的基础上,通过时序趋势分析和离群点检测方法对直流测量系统监测状态量进行诊断并识别异常,利用长短期记忆网络构建多因素影响的驱动电流预测模型,结合实际运行数据进行模型训练和分析.对比传统时间序列预测模型,通过算例分析表明,所提方法准确率高,同时简单有效,可应用于驱动电流的预测.
文献关键词：
直流测量系统;异常识别;长短期记忆网络;趋势预测;多维度分析
中图分类号：
作者姓名：
周源;魏国富;李亚锦;刘英男;张国新;于大洋
作者机构：
中国南方电网超高压输电公司昆明局,云南昆明 650000;山东大学电气工程学院,山东济南 250061
文献出处：
引用格式：
[1]周源;魏国富;李亚锦;刘英男;张国新;于大洋-.基于LSTM的换流站直流测量系统状态趋势预测方法)[J].电气自动化,2022(04):67-70
A类：
直流测量系统
B类：
换流站,状态趋势预测,直流控制保护,控制保护系统,可靠运行,多维度分析,长短期记忆网络,预测算法,测量原理,原理分析,离群点检测,系统监测,状态量,网络构建,多因素影响,驱动电流,电流预测模型,实际运行,运行数据,模型训练,传统时间,时间序列预测模型,算例分析,异常识别
AB值：
0.252682
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