【摘 要】
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针对电力系统暂态电压稳定在线识别问题,提出了一种基于深度学习的识别方法,构建深层模型反映稳定类别与在线量测数据间的映射关系。采用多种先进处理技术对模型进行优化:为
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针对电力系统暂态电压稳定在线识别问题,提出了一种基于深度学习的识别方法,构建深层模型反映稳定类别与在线量测数据间的映射关系。采用多种先进处理技术对模型进行优化:为提高失稳样本分类准确率,修改原交叉熵目标函数;优化学习率以平衡模型的精度和速度;加入dropout技术防止过拟合;对隐层函数加入batch-norm处理技术以防止内部变量转变;为避免随机分组导致的准确率波动,采取10折交叉验证方法。以广东电网为研究对象,并与其他分类算法进行对比后表明所提方法识别精度高、速度快,且鲁棒性强,具有良好的工程应用价值。
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