基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估

摘要：

随着特高压直流输电的发展和负荷构成及特性的变化,暂态电压问题严重威胁系统的安全稳定运行.基于卷积神经网络(CNN),提出一种交直流受端电网分区暂态电压稳定快速评估方法.计及系统快速动态响应元件影响,基于暂态电压时序信息构建暂态电压跌落面积矩阵,利用基于t分布的随机近邻嵌入(t-SNE)算法将其映射到二维平面,对受端电网进行分区.依据节点相对距离选择各分区稳态潮流特征.构建线路故障严重度指标,据其对故障线路号进行编码,将编码结果与故障线路号共同作为故障特征.采用粒子群优化算法确定各分区CNN最优卷积核大小和数量,提升CNN性能.实际多馈入交直流电网的仿真结果表明了方法的有效性.

关键词：交直流电网、暂态电压稳定、深度学习、卷积神经网络

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资助基金：国家重点研发计划资助项目2017YFB0902600;国家电网公司科技项目SGJS0000DKJS1700840

在线出版日期：2019-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：46-51,136