| 注册
首页|期刊导航|中国电力|基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测

基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测

周艳真 查显煜 兰健 郭庆来 孙宏斌 薛峰 王胜明

中国电力2020,Vol.53Issue(1):22-31,10.
中国电力2020,Vol.53Issue(1):22-31,10.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.201912113

基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测

Transient Stability Prediction of Power Systems Based on Deep Residual Network and Data Augmentation

周艳真 1查显煜 2兰健 3郭庆来 1孙宏斌 1薛峰 1王胜明2

作者信息

  • 1. 清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京 100084
  • 2. 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏 南京 211106
  • 3. 智能电网保护和运行控制国家重点实验室,江苏 南京 211106
  • 折叠

摘要

关键词

暂态稳定/深度学习/深度残差网络/数据增强/电力系统/噪声/信息缺失

引用本文复制引用

周艳真,查显煜,兰健,郭庆来,孙宏斌,薛峰,王胜明..基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测[J].中国电力,2020,53(1):22-31,10.

基金项目

国家电网公司科技项目(综合机器学习和安全稳定量化分析的在线安全稳定分析技术研究). (综合机器学习和安全稳定量化分析的在线安全稳定分析技术研究)

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文