基于改进深度置信网络的电力系统暂态稳定评估研究

蔡国伟; 张启蒙; 杨德友; 孙颖

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基于改进深度置信网络的电力系统暂态稳定评估研究

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cqvip:为了提高深度置信网络的评估性能,提出一种基于稀疏降噪自动编码器和深度置信网络相结合的暂态稳定评估方法。首先,构建一组对系统暂态变化敏感且维数与系统规模无关的原始输入特征;其次,通过稀疏降噪自动编码器的无监督学习过程提取输入特征,用得到的权值和偏置初始化深度置信网络;最后,采用“预训练-微调”2种学习方法训练深度置信网络,获得原始输入特征与系统暂态稳定结果之间的映射关系。与采用随机初始化受限玻尔兹曼机的传统深度置信网络相比,本文提出的改进评估方法在一定程度上克服了由于随机初始化导致评估准确率无法达到最优的弊端。在新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明,该方法比常用的机器学习算法和深度置信网络有更好的评估性能,仿真结果还证明了本文所提方法具有良好的特征提取能力。

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来源
《智慧电力》 |2020年第3期|P.61-68|共8页
作者
蔡国伟; 张启蒙; 杨德友; 孙颖;
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作者单位

东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012;

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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
稀疏降噪自动编码器; 深度置信网络; 暂态稳定评估; 深度学习;

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