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摘要:
随着大规模可再生能源不断并网,对电网的实时调控能力提出了更高的要求.传统的基于在线关键断面自动发现以及基于连续潮流的在线极限传输容量计算方法,模型复杂、计算周期长,难以做到在线运行.从数据驱动的角度出发,首先将电网实时运行状态的潮流量抽象为该时刻电网的运行特征;然后对所有特征进行聚类和分布式特征选择;最后运用人工神经网络建立所选特征与关键断面极限传输容量之间的对应关系.算例分析表明,所提基于人工神经网络的电力系统精细化安全运行规则,在保证时间效率的前提下,能够在一定程度上提高关键断面极限传输容量的预测准确度.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的电力系统精细化安全运行规则
来源期刊 电力系统保护与控制 学科
关键词 电网安全 人工神经网络 极限传输容量 精细规则 数据驱动
年,卷(期) 2017,(18) 所属期刊栏目 理论分析
研究方向 页码范围 32-37
页数 6页 分类号
字数 4344字 语种 中文
DOI 10.7667/PSPC161481
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭文鑫 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 25 134 7.0 11.0
2 王彬 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 15 113 6.0 10.0
3 向德军 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 15 80 5.0 8.0
4 余志文 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 5 34 3.0 5.0
5 初祥祥 3 19 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电网安全
人工神经网络
极限传输容量
精细规则
数据驱动
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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