基于DBSCAN密度聚类和长短期记忆网络的同调机群辨识方法

摘要：

为了满足大电网暂态稳定在线分析的时效性与精度要求,提出了基于DBSCAN密度聚类和长短期记忆网络的同调机群快速辨识方法.基于广域量测数据,利用长短期记忆网络对电压相量的实部时序轨迹和虚部时序轨迹并行超实时预测,得到时序节点电压轨迹以提升长短期记忆网络预测精度;构建轨迹偏移特征平面,提取电压相量轨迹的时序变化特征,是同调机群快速辨识的重要前提;基于DBSCAN密度聚类方法对时序变化特征进行聚类分析,得到最终分群结果,并通过扩展等面积准则(EEAC)对同调辨识结果进行验证.通过新英格兰39节点系统验证了所提同调机群辨识方法的准确性.

关键词：同调机群;电压相量轨迹;DBSCAN密度聚类;长短期记忆网络

所属期刊栏目：43

分类号：TM762.3(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：黑龙江省高等教育教学改革研究项目项目编号:SJGY20200643

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：377-383,390