【摘 要】
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快速准确地实现暂态稳定评估,是电力系统安全运行的重要保障。近年来迅速发展的深度学习技术已经成为解决这一问题的有效手段,然而基于神经网络的深度学习模型存在着调参困难
【机 构】
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国网湖北省电力公司,武汉大学电气与自动化学院
【基金项目】
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湖北省电力公司科技项目(521505190005)
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快速准确地实现暂态稳定评估,是电力系统安全运行的重要保障。近年来迅速发展的深度学习技术已经成为解决这一问题的有效手段,然而基于神经网络的深度学习模型存在着调参困难、训练时间长和样本需求量大等缺点。文中将故障切除时刻系统的物理量作为输入特征,以系统的暂态稳定状态作为输出结果,采用集成决策树方法,构建了基于深度森林的电力系统暂态稳定评估模型。新英格兰39节点系统的算例分析表明,所提方法与深度神经网络相比,参数设置简单、训练速度更快,即使在训练样本数量较少时也能有效避免过拟合,具有良好的泛化能力。
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