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- 2019
基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估Keywords: 交直流电网,暂态电压稳定,深度学习,卷积神经网络,AC/DC power grid, transient voltage stability, deep learning, convolutional neural network Abstract: 随着特高压直流输电的发展和负荷构成及特性的变化，暂态电压问题严重威胁系统的安全稳定运行。基于卷积神经网络(CNN)，提出一种交直流受端电网分区暂态电压稳定快速评估方法。计及系统快速动态响应元件影响，基于暂态电压时序信息构建暂态电压跌落面积矩阵，利用基于t分布的随机近邻嵌入(t-SNE)算法将其映射到二维平面，对受端电网进行分区。依据节点相对距离选择各分区稳态潮流特征。构建线路故障严重度指标，据其对故障线路号进行编码，将编码结果与故障线路号共同作为故障特征。采用粒子群优化算法确定各分区CNN最优卷积核大小和数量，提升CNN性能。实际多馈入交直流电网的仿真结果表明了方法的有效性
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