【摘 要】
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深度学习在暂态稳定评估中发挥着越来越重要的作用,然而电网规模逐渐扩大导致数据出现维数灾难,这对模型的性能提出了更高的要求。目前,暂态稳定特征构建需要依靠人工经验,具
【机 构】
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东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,东北电力大学电气工程学院
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深度学习在暂态稳定评估中发挥着越来越重要的作用,然而电网规模逐渐扩大导致数据出现维数灾难,这对模型的性能提出了更高的要求。目前,暂态稳定特征构建需要依靠人工经验,具有主观性;深度学习的模型在设计和训练上耗时、耗力。针对以上两点,结合极限梯度提升(XGBoost)算法和实体嵌入(EE)网络,提出了一种基于XGBoost-EE的电力系统暂态稳定评估方法。首先通过XGBoost算法的路径规则生成类别特征,将原始特征进行降维。然后采用EE网络对新的特征进行分类,从而完成快速、精准的暂态稳定评估。该方法充分利用了机
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