典型文献
基于受扰后量测响应信息的两阶段电力系统暂态稳定评估
文献摘要：
为充分挖掘电力系统受扰后的量测响应信息,并提供给后续控制更丰富的参考,提出了一种基于快照集成门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络的两阶段电力系统暂态稳定评估方法.该方法通过单次训练过程即可高效构建集成模型,且直接面向底层量测数据,可快速完成线上部署.在线应用时,首阶段通过分类模型进行动态的分层评估,逐级筛选出可信样本;次阶段利用回归模型实现进一步的暂态稳定裕度定量预测.此外,通过对模型的损失函数进行修正,有效克服了样本不平衡并强化了对困难样本的挖掘.仿真结果验证了所提方法的有效性,且所提模型的评估性能相较于其他机器学习模型具有显著优势.该文作为前瞻性理论研究,为数据驱动的在线暂态稳定评估的实现提供一种新思路.
文献关键词：
暂态稳定评估;深度学习;集成学习;门控循环单元;受扰轨迹;损失函数
中图分类号：
作者姓名：
杜一星;胡志坚;王方洲;张翌晖
作者机构：
武汉大学电气与自动化学院,湖北省 武汉市430072;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南省长沙市410007;广西电网有限责任公司电力科学研究院,广西壮族自治区南宁市530023
文献出处：
引用格式：
[1]杜一星;胡志坚;王方洲;张翌晖-.基于受扰后量测响应信息的两阶段电力系统暂态稳定评估)[J].电网技术,2022(06):2230-2240
A类：
B类：
两阶段,电力系统暂态稳定评估,快照,门控循环单元,gated,recurrent,unit,GRU,训练过程,高效构建,集成模型,接面,量测数据,在线应用,分类模型,逐级,模型实现,暂态稳定裕度,定量预测,损失函数,样本不平衡,困难样本,机器学习模型,显著优势,前瞻性理论,在线暂态稳定评估,集成学习,受扰轨迹
AB值：
0.34475
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