【摘 要】
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为了能够快速、准确地判断电力系统发生暂态故障后系统稳定性,提出了基于轨迹分析方法和长短期记忆网络的暂态稳定评估方法。以故障前、故障中和故障清除后的测量数据,构建全
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为了能够快速、准确地判断电力系统发生暂态故障后系统稳定性,提出了基于轨迹分析方法和长短期记忆网络的暂态稳定评估方法。以故障前、故障中和故障清除后的测量数据,构建全阶段时间序列的输入特征模型,利用轨迹分析法构造暂态稳定指标,定量评估发电机的暂态稳定裕度,在给定预想故障集下,给出LSTM神经网络刻画电网特征量与发电机稳定指标之间的映射关系,采用准确率、漏判率和误判率评价神经网络的暂态稳定区分能力。结果表明,LSTM模型的评估准确率最高97.50%,误判率和漏判率均低于其他模型,验证了长短期记忆网络可以通过其学
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