基于深度神经网络的交直流电力系统暂态稳定评估方法

张业宇; 曾平良; 赵兵; 柴尔烜; 马士聪

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基于深度神经网络的交直流电力系统暂态稳定评估方法

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摘要

随着直流输电技术的快速发展和大规模应用,电力系统的故障特征和暂态稳定模式变得更加复杂,交直流系统高度耦合、相互影响,放大了故障对电力系统运行的冲击范围和强度,给电力系统故障评估和安全运行带来巨大挑战.本文针对大规模交直流系统暂态稳定特性,提出了一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的交直流系统暂态稳定评估方法.首先,提出一组反映交直流系统暂态稳定特性的121维特征集作为DNN模型的输入,构建含4层隐含层的6层DNN模型,采用Adam算法提高DNN的收敛速度和运行效率,以稳定和不稳定为输出结果,利用深度学习架构对特征数据集与稳定结果之间的映射关系进行训练.最后,利用改进的IEEE新英格兰10机39节点作为测试系统对所提方法进行验证,结果表明所提出的基于DNN的交直流暂态稳定评估方法准确率可达98％,比基于支持向量机、决策树等的暂态稳定评估方法准确率和收敛性更好,验证了本文所提方法的正确性和实用性.

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来源
《电力科学与工程》 |2020年第9期|8-15|共8页
作者
张业宇; 曾平良; 赵兵; 柴尔烜; 马士聪;
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作者单位

杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018;

杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018;

中国电力科学研究院有限公司北京100085;

杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018;

中国电力科学研究院有限公司北京100085;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统稳定;
关键词
暂态稳定评估; 电力系统; 深度学习; 深度神经网络;

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