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基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法
被引：42
作者：
田芳
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周孝信
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史东宇
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于之虹
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机构: 电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
机构：
[1] 电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
来源：
基金：
国家重点研发计划;
关键词：
卷积神经网络;
电力系统;
暂态稳定;
预防控制;
D O I：
10.19783/j.cnki.pspc.191310
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TM712 [电力系统稳定];
学科分类号：
摘要：
为了更好地实现电力系统暂态稳定预防控制,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的电力系统暂态稳定预防控制方法。通过CNN模型输出变量灵敏度选择控制发电机并确定控制量,然后采用CNN和时域仿真相结合的暂态稳定评估方法进行控制方案校核,得到使系统在预想故障下稳定的控制方案。采用某省级电网算例进行预防控制效果验证。结果表明,采用所提出的预防控制方法,可以找到使系统恢复稳定的预防控制策略。
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