为满足大电网主动防御对算法速度和精度的要求,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络的电网动态轨迹趋势预测方法。首先,针对电压时序相轨迹的几何特征,提取节点状态的时序演进规律,快速辨识系统发电机运动的同趋性;其...为满足大电网主动防御对算法速度和精度的要求,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络的电网动态轨迹趋势预测方法。首先,针对电压时序相轨迹的几何特征,提取节点状态的时序演进规律,快速辨识系统发电机运动的同趋性;其次,基于LSTM快速预测等值机系统的受扰轨迹;最后依据扩展等面积准则计算切机量,实现暂态功角稳定的紧急控制。IEEE 39系统算例验证了方法的有效性,该方法无需复杂计算、耗时短,具有较好的工程应用价值。展开更多
文摘为满足大电网主动防御对算法速度和精度的要求,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络的电网动态轨迹趋势预测方法。首先,针对电压时序相轨迹的几何特征,提取节点状态的时序演进规律,快速辨识系统发电机运动的同趋性;其次,基于LSTM快速预测等值机系统的受扰轨迹;最后依据扩展等面积准则计算切机量,实现暂态功角稳定的紧急控制。IEEE 39系统算例验证了方法的有效性,该方法无需复杂计算、耗时短,具有较好的工程应用价值。
