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公开(公告)号：CN119226764A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411174134.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了属于电力系统通用性暂态电压稳定评估技术领域的一种基于卷积神经及双向长短时记忆神经网络的电力系统暂态电压稳定评估方法。该方法包括：采用皮尔逊法则进行特征集粗筛；基于二分法进行最短时间窗搜索；选择最优特征子集用于暂态电压稳定评估；将所得最优特征子集输入CNN‑BiLSTM模型进行训练；基于深度学习CNN‑BiLSTM模型进行暂态电压稳定评估；从时序维度与空间维度构造原始特征，将所得特征子集作为机器学习模型的输入对电力系统暂态电压稳定进行在线评估。本发明方法可以只需通过大规模模型训练得到最优模型，即可进行暂态电压稳定评估，并且极大程度缩减特征子集维数，提升评估准确率并减少在线评估计算用时。
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