基于5G与CNN的智能电网稳定性预测

吕超; 朱雪阳; 丁忠林; 丁仪; 朱秋阳

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基于5G与CNN的智能电网稳定性预测

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摘要

随着5G通信技术的研究以及新型基础设施的建设, 智能电网得到了快速发展. 同时, 在大数据时代, 万物互联导致海量的设备接入电力网络, 也给智能电网带来了较大的负担, 电力网络的稳定性问题亟待解决. 因此, 本文提出了一种基于CNN的智能电网稳定性预测算法, 通过收集电力网络产生的数据, 经过CNN模型的处理, 最后输出智能电网稳定性的判别结果. 经过仿真验证, 该算法与SVM、AdaBoost, 随机森林相比, 具有较高的准确率; 同时, 本文采用了4种不同的优化算法去改善CNN模型, 带有动量的SGD算法可以达到98.13％预测准确度, 利用该模型可以有效帮助电力系统对未知的问题提前预警, 降低了安全隐患并减少了电力事故的发生.

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来源
《计算机系统应用》 |2021年第7期|158-164|共7页
作者
吕超; 朱雪阳; 丁忠林; 丁仪; 朱秋阳;
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作者单位

南京南瑞信息通信科技有限公司南京 211106;

南京南瑞信息通信科技有限公司南京 211106;

南京南瑞信息通信科技有限公司南京 211106;

南京邮电大学通信与信息工程学院南京 210003;

南京邮电大学通信与信息工程学院南京 210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
5G; 智能电网; 稳定性; 卷积神经网络; 优化算法;

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