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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>可動(dòng)態(tài)判別電網(wǎng)異常負(fù)荷的CNN閥值模型

可動(dòng)態(tài)判別電網(wǎng)異常負(fù)荷的CNN閥值模型

2021-04-02 | pdf | 1.23 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  為提高在負(fù)荷波動(dòng)性較大場(chǎng)景下對(duì)異常負(fù)荷判別的適應(yīng)性,提出一種適用于電網(wǎng)異常負(fù)荷動(dòng)態(tài)判別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值模型。利用時(shí)序歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷值計(jì)算電網(wǎng)未來的狀態(tài)變量數(shù)據(jù),通過該狀態(tài)變量數(shù)據(jù)源矩陣的構(gòu)造,依次構(gòu)建其窗口矩陣、標(biāo)準(zhǔn)矩陣以及樣本協(xié)方差矩陣,進(jìn)而設(shè)定基于樣本協(xié)方差矩陣最大特征值的動(dòng)態(tài)閾值,利用該閾值對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的最大特征值進(jìn)行越限判定,實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)異常負(fù)荷的動(dòng)態(tài)判別。借助 Matlab r2014a和PST軟件工具,在IEE50機(jī)145母線標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)中進(jìn)行仿真測(cè)試,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)閾值模型相比,該閾值模型在動(dòng)態(tài)電網(wǎng)中對(duì) MESCM指標(biāo)的異常判定適應(yīng)性更強(qiáng)、準(zhǔn)確性更高。

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