基于深度神经网络的数据驱动潮流计算异常误差改进策略

摘要：

在考虑不确定性的N-1安全校核、可靠性计算等需大规模重复潮流计算的场景中,基于深度神经网络(DNN)的数据驱动方法存在部分潮流变量误差异常的问题,影响潮流越限判别的准确率.对此,首先通过理论推导,分析DNN参数更新过程及数据标准化原理,发现该问题的重要成因之一为:DNN仅根据标准化误差迭代训练模型,未计及潮流变量的真实学习误差及工程实际的精度要求,无法及时针对误差异常的潮流变量调整DNN参数.然后,面向潮流计算提出基于动态学习权重的DNN自适应训练方法.该方法通过每轮迭代中验证集的真实学习误差、越限误判率及误差统计指标,确定各潮流变量的学习权重,有效降低数据驱动潮流计算的异常误差.最后,在IEEE标准算例和Polish 2383节点系统上仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：数据驱动;潮流计算;深度神经网络(DNN);异常误差分析;学习权重

所属期刊栏目：46

分类号：TN247;TV13;G434

资助基金：国家自然科学基金;重庆市自然科学基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2022-01-13（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：76-84