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王怀远 (王怀远.) [1] (Scholars:王怀远) | 陈启凡 (陈启凡.) [2]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

通过模型的构建和特征量的提取2个方面,提出了一种具有较好抗噪能力的暂态稳定性判别模型。模型的构建采用堆叠变分自动编码器,并在训练过程中引入L2正则化,加强了稳定性判别模型的泛化能力。同时,特征量的提取时刻与传统方法不同,通过设定所有发电机最大功角差值的阈值,当系统发展至该阈值时,进行特征量的提取。在IEEE 39节点系统中进行仿真验证,仿真结果表明,采用上述特征量提取方法,大幅降低了稳定性判别模型的误判率,同时设定合理的阈值并不会影响实时控制措施的启动,加强了模型的抗噪能力。

Keyword:

堆叠变分自动编码器 抗噪能力 暂态分析 深度学习 特征量 电力系统 稳定性

Community:

  • [ 1 ] 福州大学电气工程与自动化学院

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Source :

电力自动化设备

ISSN: 1006-6047

CN: 32-1318/TM

Year: 2019

Issue: 12

Volume: 39

Page: 134-139

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