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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>可動態判別電網異常負荷的CNN閥值模型

      可動態判別電網異常負荷的CNN閥值模型

      2021-04-02 | pdf | 1.23 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為提高在負荷波動性較大場景下對異常負荷判別的適應性，提出一種適用于電網異常負荷動態判別的卷積神經網絡閾值模型。利用時序歷史負荷數據訓練卷積神經網絡模型進行負荷預測，并根據預測負荷值計算電網未來的狀態變量數據，通過該狀態變量數據源矩陣的構造，依次構建其窗口矩陣、標準矩陣以及樣本協方差矩陣，進而設定基于樣本協方差矩陣最大特征值的動態閾值，利用該閾值對當前時刻的最大特征值進行越限判定，實現對電網異常負荷的動態判別。借助 Matlab r2014a和PST軟件工具，在IEE50機145母線標準系統中進行仿真測試，結果表明，與傳統閾值模型相比，該閾值模型在動態電網中對 MESCM指標的異常判定適應性更強、準確性更高。

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