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基于风险的暂态稳定性安全评估方法在电力系统中的应用 被引量:29
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作者 王英 谈定中 +2 位作者 王小英 张炎平 唐国庆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期37-41,共5页
介绍了基于风险的安全性评估方法的基本原理以及如何获取线路发生故障的概率和故障导致暂态失稳的概率,还介绍了暂态失稳的后果模型,并在此基础上建立一完整的风险指标。暂态稳定性风险评估能够为安全性和经济性之间提供联系,为更准确... 介绍了基于风险的安全性评估方法的基本原理以及如何获取线路发生故障的概率和故障导致暂态失稳的概率,还介绍了暂态失稳的后果模型,并在此基础上建立一完整的风险指标。暂态稳定性风险评估能够为安全性和经济性之间提供联系,为更准确地分析电力系统提供了方便。最后结合阳城电厂向江苏电网送电的实例,说明了该方法在江苏电网中的应用。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定性 安全评估方法 风险 电网
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Real-time transient stability assessment in power system based on improved SVM 被引量:19
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作者 Wei HU Zongxiang LU +4 位作者 Shuang WU Weiling ZHANG Yu DONG Rui YU Baisi LIU 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》 SCIE EI CSCD 2019年第1期26-37,共12页
Due to the strict requirements of extremely high accuracy and fast computational speed, real-time transient stability assessment(TSA) has always been a tough problem in power system analysis.Fortunately, the developme... Due to the strict requirements of extremely high accuracy and fast computational speed, real-time transient stability assessment(TSA) has always been a tough problem in power system analysis.Fortunately, the development of artificial intelligence and big data technologies provide the new prospective methods to this issue, and there have been some successful trials on using intelligent method, such as support vector machine(SVM) method.However, the traditional SVM method cannot avoid false classification, and the interpretability of the results needs to be strengthened and clear.This paper proposes a new strategy to solve the shortcomings of traditional SVM,which can improve the interpretability of results, and avoid the problem of false alarms and missed alarms.In this strategy, two improved SVMs, which are called aggressive support vector machine(ASVM) and conservative support vector machine(CSVM), are proposed to improve the accuracy of the classification.And two improved SVMs can ensure the stability or instability of the power system in most cases.For the small amount of cases with undetermined stability, a new concept of grey region(GR) is built to measure the uncertainty of the results, and GR can assessment the instable probability of the power system.Cases studies on IEEE 39-bus system and realistic provincial power grid illustrate the effectiveness and practicability of the proposed strategy. 展开更多
关键词 power system transient stability assessment(TSA) Intelligent method Support VECTOR MACHINE GREY region
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遗传算法在暂态稳定评估输入特征选择中的应用 被引量:13
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作者 于之虹 郭志忠 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第1期16-20,共5页
针对主成分分析中利用传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。选择反映电力系统运行状态的特征变量,建立暂态稳定评估模型;为了提高数据处理的效率,首先对原始数据进行了动态聚类分析;对数据进行主成分分析后,... 针对主成分分析中利用传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。选择反映电力系统运行状态的特征变量,建立暂态稳定评估模型;为了提高数据处理的效率,首先对原始数据进行了动态聚类分析;对数据进行主成分分析后,以类内类间距离判据作为适应度函数,采用二进制编码形式的遗传算法进行特征选择。通过对3机9节点和10机39节点新英格兰系统的计算,验证了所选方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 遗传算法 特征选择 主成分分析法
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样本不平衡情况下的电力系统暂态稳定集成评估方法 被引量:19
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作者 李嘉敏 杨红英 +4 位作者 闫莉萍 刘道伟 李宗翰 夏元清 赵岩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期34-41,共8页
为了在电力系统发生暂态故障后能够快速、准确地对系统稳定性进行判断,并解决样本不平衡对模型造成的倾向性问题,提出了一种基于改进损失函数的电力系统暂态稳定集成评估方法。首先,基于故障清除后的短时量测数据,设计了一种结合1维、2... 为了在电力系统发生暂态故障后能够快速、准确地对系统稳定性进行判断,并解决样本不平衡对模型造成的倾向性问题,提出了一种基于改进损失函数的电力系统暂态稳定集成评估方法。首先,基于故障清除后的短时量测数据,设计了一种结合1维、2维单通道和2维多通道卷积神经网络的集成模型,实现了端对端的抽象特征提取和暂态稳定分类。其次,改进了模型训练过程中的损失函数,加强了对失稳样本的拟合程度,增加了错分样本的权重,从而提高了全局准确率,并减少了失稳样本漏报现象的发生。此外,文中还分析了集成模型输出的判定阈值对失稳样本召回率的影响。最后,IEEE 39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 集成模型 暂态稳定评估 样本不平衡 电力系统
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融合邻域粗糙约简与深度森林的电力系统暂态稳定评估 被引量:17
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作者 李兵洋 肖健梅 王锡淮 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第15期3245-3257,共13页
在实际电网运行中,暂态稳定样本与暂态失稳样本间呈现出明显的不平衡关系,且误判失稳样本与误判稳定样本的代价不同。当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法多基于浅层模型,对误判暂态失稳样本的重视不够,且评估精度有待进一步提高。基于... 在实际电网运行中,暂态稳定样本与暂态失稳样本间呈现出明显的不平衡关系,且误判失稳样本与误判稳定样本的代价不同。当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法多基于浅层模型,对误判暂态失稳样本的重视不够,且评估精度有待进一步提高。基于此,提出一种融合邻域粗糙约简与深度森林的电力系统暂态稳定评估方法。利用邻域粗糙集在不同粒度级别下寻找多组不同的最优特征子集以对原始特征进行再表征,通过深度森林的级联结构实现对原始暂态特征的表征学习,强化特征量与暂态稳定状态间的非线性映射关系;引入加权投票机制,提高分类过程对暂态失稳样本的重视。在IEEE 10机39节点系统上的实验结果表明,所提方法能够在提升评估精度的同时,有效降低了对暂态失稳样本的误判,在不同数据规模和不同程度的不平衡样本数据上均具有较好的表现,具有一定的鲁棒性和适用性。 展开更多
关键词 邻域粗糙集 暂态稳定评估 深度森林 电力系统
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基于GAN和多通道CNN的电力系统暂态稳定评估 被引量:12
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作者 时纯 刘君 +2 位作者 梁卓航 李岩松 陈兴雷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3191-3202,共12页
目前基于深度机器学习的电力系统暂态稳定评估对介于稳定和失稳边界的系统状态判别存在一定困难,同时也难以兼顾在线评估的准确性和快速性。针对该问题,该文提出一种基于多通道卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和生成对... 目前基于深度机器学习的电力系统暂态稳定评估对介于稳定和失稳边界的系统状态判别存在一定困难,同时也难以兼顾在线评估的准确性和快速性。针对该问题,该文提出一种基于多通道卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的暂态稳定评估方法。首先构建了含级联多通道CNN的电力系统暂态稳定状态评估模型,通过前级多通道CNN预测非边界样本的暂态稳定状态并确定原始边界样本集;其次交替训练GAN模型的生成器和判别器以实现边界样本集增强,用增强后的边界样本集训练后级多通道CNN,使其能够可靠判别边界样本的暂态稳定状态,从而提高了状态评估的准确率;此外,在故障清除时刻预测出稳定系统的稳定程度以及失稳系统的安全控制时间裕度,从而保证了在线评估的快速性,也为后续控制策略提供一定参考。在IEEE-39节点系统和某省级电力系统上仿真表明:所提模型的评估效果相较于其他常用深度学习算法而言更为优越,在同步相量测量装置测量信息含噪声的情况下,该模型表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 多通道卷积神经网络 暂态稳定评估 生成对抗网络 电力系统 机器学习
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基于深度神经网络的交直流电力系统暂态稳定评估方法 被引量:7
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作者 张业宇 曾平良 +2 位作者 赵兵 柴尔烜 马士聪 《电力科学与工程》 2020年第9期8-15,共8页
随着直流输电技术的快速发展和大规模应用,电力系统的故障特征和暂态稳定模式变得更加复杂,交直流系统高度耦合、相互影响,放大了故障对电力系统运行的冲击范围和强度,给电力系统故障评估和安全运行带来巨大挑战。本文针对大规模交直流... 随着直流输电技术的快速发展和大规模应用,电力系统的故障特征和暂态稳定模式变得更加复杂,交直流系统高度耦合、相互影响,放大了故障对电力系统运行的冲击范围和强度,给电力系统故障评估和安全运行带来巨大挑战。本文针对大规模交直流系统暂态稳定特性,提出了一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的交直流系统暂态稳定评估方法。首先,提出一组反映交直流系统暂态稳定特性的121维特征集作为DNN模型的输入,构建含4层隐含层的6层DNN模型,采用Adam算法提高DNN的收敛速度和运行效率,以稳定和不稳定为输出结果,利用深度学习架构对特征数据集与稳定结果之间的映射关系进行训练。最后,利用改进的IEEE新英格兰10机39节点作为测试系统对所提方法进行验证,结果表明所提出的基于DNN的交直流暂态稳定评估方法准确率可达98%,比基于支持向量机、决策树等的暂态稳定评估方法准确率和收敛性更好,验证了本文所提方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 电力系统 深度学习 深度神经网络
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基于改进域对抗迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估 被引量:6
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作者 申锦鹏 杨军 +3 位作者 李蕊 张俊 王晓 王飞跃 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期67-75,共9页
在电力系统运行方式和拓扑结构频繁变化时,数据驱动的电力系统暂态稳定评估方法在实际系统中的应用效果会变差。针对这一问题,提出了一种基于改进域对抗迁移学习的暂态稳定自适应评估方法。根据电力系统量测数据的特点,设计了深度神经网... 在电力系统运行方式和拓扑结构频繁变化时,数据驱动的电力系统暂态稳定评估方法在实际系统中的应用效果会变差。针对这一问题,提出了一种基于改进域对抗迁移学习的暂态稳定自适应评估方法。根据电力系统量测数据的特点,设计了深度神经网络,并在运行场景改变后,利用梯度翻转层引入域对抗训练机制,提取源域和目标域之间的公共特征,缩小域间分布差异,减少训练样本需求。同时,同步迁移源域的模型知识并更新特征提取器参数,保证模型更新的快速性和准确性。IEEE 39节点系统和美国南卡罗莱纳州500节点电网测试结果表明,通过合理迁移原始数据以及模型,所提方法可减少目标域训练样本规模,具有快速性、通用性和较强的自适应性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 迁移学习 域对抗神经网络 电力系统
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基于遗传算法优化的复合神经网络在稳定评估中的应用研究 被引量:3
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作者 汤必强 陈允平 邓长虹 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2004年第1期6-10,18,共6页
提出了一种基于遗传算法优化的复合神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该网络由一个 Kohonen网络和若干径向基函数网络组成。通过遗传算法的优化 ,复合网络的学习性能和聚类能力得到了较大的提高。
关键词 电力系统 暂态稳定性 稳定评估 复合神经网络 遗传算法 优化
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基于改进非对称三重训练的风电并网系统暂态稳定自适应评估
10
作者 孙坚 张安祥 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期150-158,共9页
为进一步提高暂态稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统运行工况改变后的适应性,构建具有注意力机制的双路径卷积网络,以判别暂态稳定情况,得到更好的暂态稳定评估效果。当拓扑结构和运行方式变化过大时,通过时域仿真生成大量无标签... 为进一步提高暂态稳定评估模型的特征提取能力和模型在系统运行工况改变后的适应性,构建具有注意力机制的双路径卷积网络,以判别暂态稳定情况,得到更好的暂态稳定评估效果。当拓扑结构和运行方式变化过大时,通过时域仿真生成大量无标签样本,以双路径卷积网络作为三重训练基分类器;通过融合非对称三重训练和主动查询策略自适应调整基分类器参数,逐步提取源域与目标域之间的公共特征,减少标签样本的需求。最后,算例分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 非对称三重训练 主动学习 电力系统
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基于SVM-CNN的电力系统暂态稳定性评估
11
作者 余云昊 张博达 郭翔 《微型电脑应用》 2024年第7期80-84,共5页
随着电力系统规模的不断扩大、大量新能源的并网,以及电力电子等新技术的发展,现代电力系统的结构框架趋于复杂化,具有高度随机性。随机扰动下电力系统暂态稳定的评价越来越重要。为此,提出基于支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)的方... 随着电力系统规模的不断扩大、大量新能源的并网,以及电力电子等新技术的发展,现代电力系统的结构框架趋于复杂化,具有高度随机性。随机扰动下电力系统暂态稳定的评价越来越重要。为此,提出基于支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)的方法进行电力系统的暂态稳定性评估。实验结果表明,该方法在准确性和鲁棒性方面均优于传统方法,可以有效地评估电力系统的暂态稳定性。 展开更多
关键词 暂态稳定性评估 SVM CNN 电力系统
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A new transient energy function
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作者 房大中 宋文南 张尧 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2002年第4期426-432,共7页
Starting from normalized generators' equations of rotor motion with respect to the center of inertia of power systems, post-fault power system dynamic is analogized as a motion of a particle with 1.0 mass in an n-... Starting from normalized generators' equations of rotor motion with respect to the center of inertia of power systems, post-fault power system dynamic is analogized as a motion of a particle with 1.0 mass in an n-dimensional Euclidean space. A rotational coordinate axis is defined for the moving particle. Transient stability of a multi-machine power system is transformed into a simple one-dimensional motion of particle on the axis. Based upon the above new idea, a new concept transient energy function (NCTEF) is proposed for transient stability assessment of power systems. Case studies on the 10-generator New England power system verified the rationality of NCTEF. 展开更多
关键词 power system dynamic SECURITY assessment power system transient stability and TEF.
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基于耦合模拟退火和最小二乘支持向量机的电力系统暂态稳定评估
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作者 张庆喆 芦洋 戚文明 《吉林电力》 2017年第3期28-31,共4页
针对现有支持向量机(SVM)在评估精度上的不足,提出一种基于耦合模拟退火和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统暂态稳定评估方法,将SVM中的约束转化为等式约束,经验损失用损失函数表征,实现二次规划与线性方程问题的转化。采用系统指... 针对现有支持向量机(SVM)在评估精度上的不足,提出一种基于耦合模拟退火和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电力系统暂态稳定评估方法,将SVM中的约束转化为等式约束,经验损失用损失函数表征,实现二次规划与线性方程问题的转化。采用系统指标造原始特征集,通过最大相关最小冗余特征选择方法进行特征压缩,确定强相关特征集,将特征子集映射到高维空间,使非线性与线性分类问题的转化;然后,用耦合模拟退火法确定LSSVM的最优参数提高计算精度,并进行暂态稳定判别。最后,采用新英格兰10机39节点系统和某实际电网系统验证所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 耦合模拟退火 最小二乘支持向量机 电力系统暂态稳定评估 广域测量系统
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