基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法

摘要：

为保证电网安全稳定运行,提高电网防灾减灾和弹性水平,提出了一种基于深度稀疏自编码网络和场景分类器的电网气象故障预警方法.首先,采用主客观权重相结合的动态赋权方法,对气象因子进行初始赋权,以合理表征不同气象因子对电网故障的影响程度.然后,对传统的深度自编码网络增加稀疏性约束条件,以提高网络训练的收敛性,并在深度自编码网络的最后一层增加场景分类器,以提高气象因子与电网故障场景间关联关系的合理性.最后,将带权重的气象因子以及设备因子和环境因子作为深度稀疏自编码网络的输入,利用支持向量机构建多因素耦合的电网气象灾害故障预警模型.采用实际电网故障算例验证了所提方法的有效性.

关键词：电网气象故障、预警方法、动态组合权重、场景分类器、深度稀疏自编码网络

所属期刊栏目：50

分类号：TM711;TP391.4;TP181

资助基金：国家电网公司科技项目52060019001H

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：68-78