典型文献
考虑时序相关性的数据驱动电-气综合能源系统态势感知
文献摘要：
高效准确的态势感知技术是电-气综合能源系统(electricity-gas integrated energy system,EGIES)运行风险预警的关键.但是,传统电力系统的态势感知技术无法完全适用EGIES的强非线性与异能耦合特性.数据驱动技术的快速发展为EGIES态势感知提供了新思路.为此,该文提出了考虑时序相关性的数据驱动电-气综合能源系统态势感知方法.在态势察觉阶段,利用状态估计对量测噪声进行滤波处理,求解EGIES状态量并察觉系统偏离量;在态势理解阶段,基于格拉姆角差场理论对历史偏离量变化进行时序相关性理解,同时对未来偏离量变化进行运行趋势定性理解;在态势预测阶段,建立卷积神经网络模型,利用历史偏离量预测系统未来运行趋势.基于14节点电力系统与7节点天然气系统耦合系统的算例分析表明,所提方法相比于长短期记忆神经网络、支持向量机方法的预测准确率分别提高2.87％、4.95％,其在训练集占比改变时具有更高的预测准确率.
文献关键词：
态势感知;数据驱动;综合能源系统;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
林政阳;姜飞;涂春鸣;何桂雄;张新鹤;刘铠诚
作者机构：
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南省长沙市410076;国家电能变换与控制工程技术研究中心(湖南大学),湖南省长沙市410082;中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区100192
文献出处：
引用格式：
[1]林政阳;姜飞;涂春鸣;何桂雄;张新鹤;刘铠诚-.考虑时序相关性的数据驱动电-气综合能源系统态势感知)[J].电网技术,2022(09):3385-3393
A类：
EGIES
B类：
时序相关性,综合能源系统,态势感知技术,electricity,gas,integrated,energy,system,运行风险,风险预警,传统电力,电力系统,强非线性,异能,耦合特性,数据驱动技术,感知方法,察觉,状态估计,量测噪声,滤波处理,状态量,偏离量,态势理解,格拉姆角差场,场理论,行运,态势预测,立卷,卷积神经网络模型,预测系统,天然气系统,系统耦合,耦合系统,算例分析,长短期记忆神经网络,支持向量机方法,预测准确率,训练集
AB值：
0.333871
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