基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估

摘要：

为了进一步提高电力系统暂态稳定的预测精度及给出更精细化的评估结果,将深度学习与电力系统暂态稳定相结合,根据故障切除后发电机功角"轨迹簇"特征,提出一种基于集成不同结构的深度置信网络(DBN)的精细化电力系统暂态稳定评估模型.该模型的基分类器DBN能够有效地利用深层架构所具有的特征提取能力,充分挖掘出输入特征与暂态稳定评估结果之间的非线性映射关系.在新英格兰10机39节点系统上的实验结果表明,该方法不仅优于浅层学习框架,也比部分深度学习模型的性能更加优越.除此之外,该集成DBN算法不仅有较高的预测精度,而且可以有效地评估系统的稳定裕度和不稳定程度等级;在部分同步相量测量装置信息缺失以及含有噪声时,表现出较强的鲁棒性.

关键词：深度学习、电力系统、暂态稳定评估、深度置信网络、集成学习、机器学习

所属期刊栏目：44

资助基金：国家重点研发计划资助项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：17-26