【摘 要】
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随着电网结构的日益复杂,运行调度变得更加困难,大停电事故发生的风险也日益增加,因此能够及时有效地对大电网的安全态势进行感知显得尤为重要.在态势要素提取阶段,从内部因素与外部因素两个方面出发,构建大电网安全态势评价体系,其中外部因素通过统计分析1981年～2015年全国电网的大停电事故得出;在态势理解阶段,通过层次分析法与改进的熵权法获得各指标的综合权重,加权平均得到大电网的安全态势评估值,实现对大电网安全态势的综合评价;在态势预测阶段,构建深度神经网络模型,完成对大电网安全态势的预测.为进一步验证预测模型
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266510;天津大学智能电网教育部国家重点实验室,天津300072
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随着电网结构的日益复杂,运行调度变得更加困难,大停电事故发生的风险也日益增加,因此能够及时有效地对大电网的安全态势进行感知显得尤为重要.在态势要素提取阶段,从内部因素与外部因素两个方面出发,构建大电网安全态势评价体系,其中外部因素通过统计分析1981年～2015年全国电网的大停电事故得出;在态势理解阶段,通过层次分析法与改进的熵权法获得各指标的综合权重,加权平均得到大电网的安全态势评估值,实现对大电网安全态势的综合评价;在态势预测阶段,构建深度神经网络模型,完成对大电网安全态势的预测.为进一步验证预测模型的有效性,将其与BP神经网络和RBF神经网络对比分析,验证了深度神经网络模型可以有效地对大电网的安全态势进行预测,且预测精度高于传统的神经网络模型.
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