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面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法
文献摘要：
以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究.面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法.首先,基于双阶段分区来降低输入特征的维度和冗余度,即先依据系统拓扑关系和地理位置约束给出初始分区结果,再以节点的暂态电压特征相似性进行聚类,得到降低维度和冗余度后的最佳分区方案;然后,在分区结果的基础上,考察影响交直流系统暂态电压稳定的关键因素,构建兼顾稳态特征量和多维度故障信息的输入特征;最后,将所构建的输入特征应用于CNN暂态电压评估模型,并采用实际电网数据进行验证.仿真结果表明,所提方法较传统特征选择方法具有更高的准确性.
文献关键词：
暂态电压;稳定评估;卷积神经网络;电网分区;输入特征
中图分类号：
作者姓名：
朱林;张健;陈达;苗璐;龙霏;杨文佳
作者机构：
华南理工大学电力学院,广东省广州市 510640;国网江苏省电力有限公司,江苏省南京市 210024;广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东省广州市 510660
文献出处：
引用格式：
[1]朱林;张健;陈达;苗璐;龙霏;杨文佳-.面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法)[J].电力系统自动化,2022(01):85-93
A类：
B类：
暂态电压稳定,电压稳定评估,输入特征,特征构建,构建方法,深度学习算法,电力系统,始得,交直流系统,双阶段,来降,冗余度,系统拓扑,拓扑关系,位置约束,再以,电压特征,特征相似性,低维,分区方案,稳态特征,特征量,故障信息,特征应用,电压评估,电网数据,传统特征,特征选择,选择方法,电网分区
AB值：
0.288162
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