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可动态判别电网异常负荷的CNN阀值模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.23 MB | 2021-04-02

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　　为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性，提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测，并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据，通过该状态变量数据源矩阵的构造，依次构建其窗口矩阵、标准矩阵以及样本协方差矩阵，进而设定基于样本协方差矩阵最大特征值的动态阈值，利用该阈值对当前时刻的最大特征值进行越限判定，实现对电网异常负荷的动态判别。借助 Matlab r2014a和PST软件工具，在IEE50机145母线标准系统中进行仿真测试，结果表明，与传统阈值模型相比，该阈值模型在动态电网中对 MESCM指标的异常判定适应性更强、准确性更高。

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