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基于深度神经网络的电压暂降风险评估

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电压暂降评估工作能够综合电网侧供电信息和用户侧敏感设备信息,得出节点电压暂降风险值,帮助供电公司和用户直观了解电压暂降风险,为用户结合实际情况选择入网点、针对性治理电压暂降等提供理论依据.通过对用户受电压暂降影响的主要原因进行分析,利用深度神经网络模型挖掘实际影响因素与用户电压暂降风险之间的潜在联系,并采用电压暂降综合指标评估用户电压暂降风险,最后通过实测算例对该方法的可行性进行验证.
Deep Neural Networks-based Assessment of Voltage Sag Risks
Voltage sag assessments focus on integrating power supply information on the grid side and the sensitive equip-ment information on the user side to obtain nodes'voltage sag risk value,to help suppliers and users intuitively discern voltage sag risks,and to provide a theoretical basis for users'selection of the access point and coping with voltage sags.This essay outlines the main underlying principles of the influences of voltage sags to electric users by seeking potential re-lationship between actual influencing factors and users'voltage sag risk via deep neural network model.The method of the use of comprehensive voltage sag indexes in assessing voltage sag risks was then proposed,whose feasibility was verified through actual case calculation.

voltage sagrisk assessmentdeep neural networkdata-driven

向祝强、刘元煌、赵微

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西昌卫星发射中心,海南文昌 571300

海南电网有限责任公司电力科学研究院,海南海口 570311

福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108

电压暂降 风险评估 深度神经网络 数据驱动

2024

电工技术
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

电工技术

影响因子:0.177
ISSN:1002-1388
年,卷(期):2024.(18)