采用随机矩阵与CNN的暂态电压稳定快速评估

被引：33

作者：

魏文兵 ^{[1
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毛钧毅 ^{[2
]}

荣娜 ^{[2
]}

郑发松 ^{[3
]}

秦岭 ^{[4
]}

荣新瑞 ^{[3
]}

机构：

[1] 国网甘肃省电力公司兰州供电公司

[2] 贵州大学电气工程学院

[3] 国家电投贵州金元威宁能源股份有限公司

[4] 国家电投贵州金元股份有限公司

来源：

电网与清洁能源 | 2020年 / 36卷 / 11期

关键词：

卷积神经网络; 随机矩阵理论; 暂态电压稳定; 数据驱动; 稳定性预测; 高阶特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了发展基于数据驱动的电力系统暂态稳定性预测理论与方法,提出了一种基于随机矩阵理论与卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估方法。通过构建高维随机矩阵,从电网底层量测数据中提取高阶特征作为输入;凭借一维卷积和池化运算特性所具有的特征提取能力,充分挖掘输入特征与电压稳定评估结果之间的非线性映射关系,建立了基于一维CNN的暂态电压稳定评估模型。利用PSS/E和Matlab软件,算例分析在新英格兰10机39节点测试系统中展开,与传统机器学习评估方法的结果进行比较,结果表明,所提方法具有正确率高、计算时间短及抗噪性能高的优点。

引用

页码：68 / 76

页数：9

共 27 条

[1]

大规模风电接入的电力系统协调控制策略 [J].