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基于RA-CNN和同步相量的风电场次/超同步振荡参数智能辨识方法

陆友文 崔昊 陈佳宁 彭祥佳 冯双 刘栋

中国电力2023，Vol.56Issue(4)：46-55,67,11.
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中国电力2023，Vol.56Issue(4)：46-55,67,11.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202208068

基于RA-CNN和同步相量的风电场次/超同步振荡参数智能辨识方法

Intelligent Identification Method of Wind Farm Sub-synchronous/Super-synchronous Oscillation Parameters Based on RA-CNN and Synchrophasor

陆友文 1崔昊 2陈佳宁 2彭祥佳 1冯双 2刘栋3

作者信息

  • 1. 东南大学 软件学院,江苏 南京 210096
  • 2. 东南大学 电气工程学院,江苏 南京 210096
  • 3. 国电南瑞科技股份有限公司,江苏 南京 211106
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摘要

关键词

次/超同步振荡/同步相量/参数辨识/卷积神经网络/注意力机制/残差网络

引用本文复制引用

陆友文,崔昊,陈佳宁,彭祥佳,冯双,刘栋..基于RA-CNN和同步相量的风电场次/超同步振荡参数智能辨识方法[J].中国电力,2023,56(4):46-55,67,11.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(含高渗透并网变流器电力系统宽频强迫振荡机理及监测方法研究,51807025). （含高渗透并网变流器电力系统宽频强迫振荡机理及监测方法研究,51807025）

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

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