基于Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的時(shí)變綜合負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)

摘要： 考慮到實(shí)際電網(wǎng)負(fù)荷的組成會(huì)隨著系統(tǒng)運(yùn)行方式、環(huán)境狀況等因素發(fā)生變化,以及各類(lèi)分布式電源的接入,負(fù)荷模型中增加了具有各種時(shí)變特性的負(fù)荷分量,對(duì)其進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)的難度日益加大。這里提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)變參數(shù)辨識(shí)模型,用于綜合負(fù)荷模型時(shí)變參數(shù)的辨識(shí)。采用兩個(gè)并行的雙向長(zhǎng)短期記憶(BiLSTM)網(wǎng)絡(luò),利用時(shí)變參數(shù)以及有功、無(wú)功功率和正序電壓的時(shí)序特性,綜合考慮它們對(duì)時(shí)變參數(shù)的影響,... （共5頁(yè)）