【摘 要】
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机器学习中的人工神经网络已经逐渐用于电力系统自组织临界态辨识中。针对目前OPA模型等传统自组织临界辨识方法用时长或者只能给出电网演化的趋势性意见,而大部分神经网络方
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力调度控制中心,南方电网科学研究院
【基金项目】
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广东电网公司规划专题项目:昆柳龙及云贵互联直流工程对广东电网安全稳定运行的影响研究(036000QQ00190001)
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机器学习中的人工神经网络已经逐渐用于电力系统自组织临界态辨识中。针对目前OPA模型等传统自组织临界辨识方法用时长或者只能给出电网演化的趋势性意见,而大部分神经网络方法都是基于已标记样本、忽略了未标记样本也能给训练提供有效信息的现状,结合半监督学习和径向基函数神经网络的优点,提出了基于半监督径向基函数神经网络的电网自组织临界态辨识方法,既可以利用未标记样本改善学习性能,又具备传统径向基函数神经网络的最佳逼近和全局最优的性能,其用时少、正确率高,满足在线辨识电力系统自组织临界态的要求;最后通过中国西部某区域电
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