基于深度学习的电网安全态势感知

摘要：

随着电网的发展和技术的进步,电网结构日益复杂,能够及时有效地对电网的安全态势进行感知显得尤为重要.深度学习,近些年在文本、语音、图像等方面取得了巨大进展,同时在人工智能领域也占据着重要地位.将深度学习与电网的安全态势感知相结合,提出了基于深度学习的电网安全态势感知.在态势理解阶段,从电网的静态安全性和动态安全性两个方面出发,构建了一套较完整的电网安全态势评价体系,用来表征电网的运行轨迹.在态势预测阶段,构建深度学习模型,完成对电网安全态势的感知.最后以IEEE39节点系统为例,将其与BP(back propagation)神经网络和RBF(radial-basis function)神经网络预测模型进行了对比分析,验证了深度学习可以有效地对电网的安全态势进行感知,且预测精度高于传统的神经网络模型.

关键词：态势感知、指标体系、层次分析法、深度学习、深度神经网络

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家电网公司2018年科技项目资助

在线出版日期：2020-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：273-278