【摘 要】
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随着5G通信技术的研究以及新型基础设施的建设,智能电网得到了快速发展.同时,在大数据时代,万物互联导致海量的设备接入电力网络,也给智能电网带来了较大的负担,电力网络的稳定性问题亟待解决.因此,本文提出了一种基于CNN的智能电网稳定性预测算法,通过收集电力网络产生的数据,经过CNN模型的处理,最后输出智能电网稳定性的判别结果.经过仿真验证,该算法与SVM、AdaBoost,随机森林相比,具有较高的准确率;同时,本文采用了4种不同的优化算法去改善CNN模型,带有动量的SGD算法可以达到98.13%预测准确度,
【机 构】
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南京南瑞信息通信科技有限公司,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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江苏省2019年度第二批省级工业和信息产业转型升级专项资金(5246DR180077)。
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随着5G通信技术的研究以及新型基础设施的建设,智能电网得到了快速发展.同时,在大数据时代,万物互联导致海量的设备接入电力网络,也给智能电网带来了较大的负担,电力网络的稳定性问题亟待解决.因此,本文提出了一种基于CNN的智能电网稳定性预测算法,通过收集电力网络产生的数据,经过CNN模型的处理,最后输出智能电网稳定性的判别结果.经过仿真验证,该算法与SVM、AdaBoost,随机森林相比,具有较高的准确率;同时,本文采用了4种不同的优化算法去改善CNN模型,带有动量的SGD算法可以达到98.13%预测准确度,
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