论文摘要
随着电网的发展和技术的进步,电网结构日益复杂,能够及时有效地对电网的安全态势进行感知显得尤为重要。深度学习,近些年在文本、语音、图像等方面取得了巨大进展,同时在人工智能领域也占据着重要地位。将深度学习与电网的安全态势感知相结合,提出了基于深度学习的电网安全态势感知。在态势理解阶段,从电网的静态安全性和动态安全性两个方面出发,构建了一套较完整的电网安全态势评价体系,用来表征电网的运行轨迹。在态势预测阶段,构建深度学习模型,完成对电网安全态势的感知。最后以IEEE39节点系统为例,将其与BP（back propagation）神经网络和RBF（radial-basis function）神经网络预测模型进行了对比分析,验证了深度学习可以有效地对电网的安全态势进行感知,且预测精度高于传统的神经网络模型。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于群,李浩,屈玉清
关键词: 态势感知,指标体系,层次分析法,深度学习,深度神经网络
来源: 科学技术与工程 2019年35期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 山东科技大学电气与自动化工程学院
基金: 国家电网公司2018年科技项目资助
分类号: TM732
页码: 273-278
总页数: 6
文件大小: 1261K
下载量: 345