【摘 要】
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深度学习由于其强大的非线性建模能力，在输电断面传输极限评估问题中具有良好的应用前景。然而，由于电力系统的时变性和不确定性，需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价，本文提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面传输极限评估方法。该方法包括两个阶段：第一阶段引入迁移学习预训练，推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重，用于指导预训练阶段得到具有最小泛化
【机 构】
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电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目资助（合同号：5100-202118456A-0-0-00）；
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深度学习由于其强大的非线性建模能力，在输电断面传输极限评估问题中具有良好的应用前景。然而，由于电力系统的时变性和不确定性，需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价，本文提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面传输极限评估方法。该方法包括两个阶段：第一阶段引入迁移学习预训练，推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重，用于指导预训练阶段得到具有最小泛化误差的新场景模型；第二阶段引入主动学习和模型微调，基于TTC评估网络灵敏度进行重要样本主动查询，显著降低了模型更新所需的新样本标注时间，并利用模型微调进一步提升了新场景模型的性能。算例分析表明，本文提出的方法与传统的深度模型训练方法相比，大幅降低了将模型应用于新场景的标注样本需求与时间成本，提升了模型迁移的效率。
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