摘要
一种基于深度置信网络的暂态电压稳定评估方法,步骤1:基于电力系统历史运行数据以及故障的模拟仿真,获取系统运行数据,形成初始样本集;步骤2:基于步骤1获得的初始样本集,采用Z‑Score标准化方法对其进行归一化处理,对数据进行降维,生成高效样本集并按一定比例随机分成训练集和测试集;步骤3:基于暂态电压稳定裕度指标构建深度置信网络模型,以此表示输入变量和输出变量之间的映射关系,采用改进的粒子群优化算法进行优化,基于步骤2获得的预处理样本集,对DBN模型进行训练找到最优的权值和阈值;步骤4:基于步骤3得到的最优权值和阈值对DBN模型进行参数设置,然后使用预处理后的测试集对DBN进行测试,判断电力系统暂态电压稳定性。
技术关键词
电压稳定评估方法
电压稳定裕度指标
DBN模型
判断电力系统
标准化方法
样本
粒子群优化算法
历史运行数据
深度置信网络模型
变量
判断系统
时间变化曲线
母线
主成分分析法