基于深度森林的电力系统暂态稳定评估方法OA北大核心CSTPCD
Transient stability assessment method for power system based on deep forest
快速准确地实现暂态稳定评估,是电力系统安全运行的重要保障.近年来迅速发展的深度学习技术已经成为解决这一问题的有效手段,然而基于神经网络的深度学习模型存在着调参困难、训练时间长和样本需求量大等缺点.文中将故障切除时刻系统的物理量作为输入特征,以系统的暂态稳定状态作为输出结果,采用集成决策树方法,构建了基于深度森林的电力系统暂态稳定评估模型.新英格兰39节点系统的算例分析表明,所提方法与深度神经网络相比,参数设置简单、训练速度更快,即使在训练样本数量…查看全部>>
李淼;雷鸣;周挺;李永龙;肖宜;严斌俊
国网湖北省电力公司,武汉430077国网湖北省电力公司,武汉430077武汉大学电气与自动化学院,武汉430072国网湖北省电力公司,武汉430077国网湖北省电力公司,武汉430077国网湖北省电力公司,武汉430077
信息技术与安全科学
深度学习暂态稳定评估深度森林
《电测与仪表》 2021 (2)
53-58,6
湖北省电力公司科技项目(521505190005)
评论