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基于深度学习的新能源电力系统频率在线预测与紧急控制

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摘要摘要：目前，我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置（PMU）为代表的高精度量测装置，可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时，PMU主站存储了电网大量历史运行数据，为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型，以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力，能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练，避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制，本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。

DOI n49ew88m7d/8035059

作者吴炅

机构地区内蒙古华电辉腾锡勒风力发电有限公司, 内蒙古呼和浩特 010010

出处《当代电力文化》 2024年1期

关键词深度学习新能源电力系统频率在线预测紧急控制

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2024年03月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）