基于深度神经网络和内外部因素的大电网安全态势感知研究

摘要：

随着电网结构的日益复杂,运行调度变得更加困难,大停电事故发生的风险也日益增加,因此能够及时有效地对大电网的安全态势进行感知显得尤为重要.在态势要素提取阶段,从内部因素与外部因素两个方面出发,构建大电网安全态势评价体系,其中外部因素通过统计分析1981年～2015年全国电网的大停电事故得出;在态势理解阶段,通过层次分析法与改进的熵权法获得各指标的综合权重,加权平均得到大电网的安全态势评估值,实现对大电网安全态势的综合评价;在态势预测阶段,构建深度神经网络模型,完成对大电网安全态势的预测.为进一步验证预测模型的有效性,将其与BP神经网络和RBF神经网络对比分析,验证了深度神经网络模型可以有效地对大电网的安全态势进行预测,且预测精度高于传统的神经网络模型.

关键词：态势感知;大停电事故;评价体系;评估值;深度神经网络

所属期刊栏目：59

分类号：TM93

资助基金：中国电力科学研究院创新基金项目XT83-20-001

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：16-23,67