【摘 要】
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低惯量可再生能源的发展及大电网复杂互联导致现代电力系统呈现新特征和新形态,具有典型的强时变性、强非线性、随机不确定性、数据多样性、局部可观测性等特征,电力系统分析
【机 构】
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电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学),山东省 济南市 250061;中国电力科学研究院有限公司人工智能研究所,北京市 海淀区 100192
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低惯量可再生能源的发展及大电网复杂互联导致现代电力系统呈现新特征和新形态,具有典型的强时变性、强非线性、随机不确定性、数据多样性、局部可观测性等特征,电力系统分析方法面临更大挑战.深度学习作为一项新的机器学习技术路径,其强大的数据分析、预测、分类能力在电力系统频率分析与控制等复杂问题中具有独特优势.首先分析深度学习的基本原理与研究进展,介绍深度学习的训练方法、典型模型结构及应用特点,总结频率动态趋势感知、频率安全与稳定评估以及频率控制与调节领域的问题特征及深度学习的应用现状,并探讨针对每类问题深度学习应用的适应性,构建了深度学习在电力系统频率分析与控制中的应用框架.最后,对深度学习的发展趋势及其在电力系统频率问题中的应用前景进行展望.
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