【摘 要】
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随着直流输电技术的快速发展和大规模应用,电力系统的故障特征和暂态稳定模式变得更加复杂,交直流系统高度耦合、相互影响,放大了故障对电力系统运行的冲击范围和强度,给电力
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(大型交直流混联电网故障特征深度学习及智能识别和控制应用研究)
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随着直流输电技术的快速发展和大规模应用,电力系统的故障特征和暂态稳定模式变得更加复杂,交直流系统高度耦合、相互影响,放大了故障对电力系统运行的冲击范围和强度,给电力系统故障评估和安全运行带来巨大挑战。本文针对大规模交直流系统暂态稳定特性,提出了一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的交直流系统暂态稳定评估方法。首先,提出一组反映交直流系统暂态稳定特性的121维特征集作为DNN模型的输入,构建含4层隐含层的6层DNN模型,采用Adam算法提高DNN的收敛速度和运行效率,以稳定
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