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基于图注意力网络的风电场汇集并网系统次同步振荡预警方法

王渝红吴恒帅于光远尹爱辉郑宗生廖建权

高电压技术2023，Vol.49Issue(7)：2995-3005,11.

高电压技术2023，Vol.49Issue(7)：2995-3005,11.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20221459

基于图注意力网络的风电场汇集并网系统次同步振荡预警方法

Subsynchronous Oscillation Early Warning Method for Wind Farm Integration Grid System Based on Graph Attention Network

王渝红 ¹吴恒帅 ¹于光远 ²尹爱辉 ²郑宗生 ¹廖建权¹

作者信息

1. 四川大学电气工程学院,成都610065
2. 国网山东省电力公司济南供电公司,济南250000
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摘要

关键词

次同步振荡/风电场并网/振荡预警/深度学习/多头图注意力网络

Key words

subsynchronous oscillation/wind farm grid injection/oscillation early warning/deep learning/multi-head graph attention network

引用本文复制引用

王渝红,吴恒帅,于光远,尹爱辉,郑宗生,廖建权..基于图注意力网络的风电场汇集并网系统次同步振荡预警方法[J].高电压技术,2023,49(7):2995-3005,11.

基金项目

国家电网有限公司总部科技项目(5100-202055459A-0-0-00).Project supported by the Science and Technology Project of State Grid Cor-poration Headquarters(5100-202055459A-0-0-00). （5100-202055459A-0-0-00）

高电压技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1003-6520

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