【摘 要】
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为提升基于卷积神经网络(CNN)的电力系统暂态稳定预测性能并呈现更全面的预测结果,提出一种基于多层次特征融合空间金字塔池化网络(MSPP-net)的暂态稳定多任务预测方法.首先,通过同步相量测量装置(PMUs)获取故障清除后各发电机功角、机端母线电压幅值及相角数据,构造出一个三维输入矩阵;其次,在CNN的基础上采用空间金字塔池化层提取高层特征的多尺度信息,通过跳跃链接获取不同卷积层多层次特征信息,并进行特征融合;最后,通过硬参数共享机制建立MSPP-net多任务学习模型,以实现暂态稳定性判断、临界发电机识
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,贵阳550025
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为提升基于卷积神经网络(CNN)的电力系统暂态稳定预测性能并呈现更全面的预测结果,提出一种基于多层次特征融合空间金字塔池化网络(MSPP-net)的暂态稳定多任务预测方法.首先,通过同步相量测量装置(PMUs)获取故障清除后各发电机功角、机端母线电压幅值及相角数据,构造出一个三维输入矩阵;其次,在CNN的基础上采用空间金字塔池化层提取高层特征的多尺度信息,通过跳跃链接获取不同卷积层多层次特征信息,并进行特征融合;最后,通过硬参数共享机制建立MSPP-net多任务学习模型,以实现暂态稳定性判断、临界发电机识别和稳定裕度预测.在IEEE 10机39母线系统、IEEE 50机145母线系统和中国某省简化系统上进行仿真验证.与传统浅层及深度学习方法相比,结果验证了所提方法的有效性和更优的预测性能,以及该方法在噪声环境或PMUs非100％覆盖条件下的适用性.
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