典型文献
基于深度学习的多虚拟同步机微电网在线暂态稳定评估方法
文献摘要：
限流策略、源源交互、故障及负荷水平多变等因素使得快速准确评估多虚拟同步机(VSG)微电网的暂态稳定性十分困难.针对现有难题,提出了基于深度学习的多VSG微电网在线暂态稳定评估方法.首先,通过分析VSG控制特性、电流限幅器、故障程度、负荷水平对系统稳定性的影响,以系统动态参数为主、稳态参数为辅,构建了一组具有强表征能力、可避免维数灾难的原始特征集.基于此,应用深度前馈神经网络及Levenberg-Marquardt算法,提出了多VSG微电网暂态稳定非线性评估模型.在多VSG微电网中的验证结果表明,相比现有方法,所提方法极大地提高了在线暂态稳定评估的准确率,可快速实现多VSG微电网在复杂工况下的稳定性准确判别,具有良好的评估性能.
文献关键词：
虚拟同步机;在线暂态稳定评估;输入特征选择;深度学习;前馈神经网络
中图分类号：
作者姓名：
赵慧敏;帅智康;沈阳;程慧婕;赵峰;沈霞
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]赵慧敏;帅智康;沈阳;程慧婕;赵峰;沈霞-.基于深度学习的多虚拟同步机微电网在线暂态稳定评估方法)[J].电力系统自动化,2022(09):109-117
A类：
B类：
虚拟同步机,微电网,在线暂态稳定评估,限流,源源,负荷水平,快速准确,VSG,暂态稳定性,十分困难,控制特性,电流限幅,限幅器,故障程度,系统稳定性,动态参数,表征能力,维数灾难,征集,深度前馈神经网络,Levenberg,Marquardt,定非,极大地提高,快速实现,复杂工况,输入特征选择
AB值：
0.263214
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