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基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识
基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识
摘要：电力系统低频振荡是电力系统稳定性和可靠性的关键问题之一，准确而高效的定性辨识低频振荡主导模态特征对于电力系统的运行和控制具有重要意义。本文基于卷积神经网络（CNN）提出了一种电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识方法。通过对电力系统的频域数据进行卷积运算和特征提取，利用CNN模型对低频振荡主导模态特征进行定性辨识。实验结果表明，该方法能够准确地定性辨识电力系统低频振荡主导模态特征，并具有较高的分类精度和辨识率。
关键词：电力系统；低频振荡；主导模态特征；卷积神经网络；定性辨识
1.引言
电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，其稳定性和可靠性对社会的正常运行起着至关重要的作用。然而，电力系统低频振荡问题经常发生，给电力系统的稳定运行带来了巨大的挑战。因此，准确地定性辨识低频振荡主导模态特征对于电力系统的运行和控制具有重要意义。
2.低频振荡主导模态特征定性辨识方法的研究现状
目前，关于电力系统低频振荡主导模态特征的定性辨识方法主要有基于传统信号处理方法和基于机器学习方法两类。传统信号处理方法通常需要手动选择特征，并且对于复杂的非线性信号处理效果较差。机器学习方法可以充分利用大量数据进行模型训练，具有更好的学习能力和辨识性能。
3.基于卷积神经网络的低频振荡主导模态特征定性辨识方法
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络模型，具有优秀的特征提取和分类能力。通过对电力系统的频域数据进行卷积运算和特征提取，利用CNN模型对振荡模态特征进行定性辨识。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，收集电力系统的频域振荡数据，并对数据进行预处理。预处理过程包括数据清洗、数据标准化和数据降维等步骤，以提高数据的可用性和降低计算复杂度。
3.2卷积神经网络模型构建
接下来，构建卷积神经网络模型用于特征提取和定性辨识。CNN模型包括卷积层、池化层和全连接层等组成部分，通过卷积运算和特征映射学习电力系统低频振荡的主导模态特征。
3.3特征提取和定性辨识
利用构建的CNN模型对电力系统的频域振荡数据进行特征提取和定性辨识。根据CNN模型学习到的特征映射和分类器，可以准确地定性辨识电力系统低频振荡的主导模态特征。
4.实验结果及分析
为了验证该方法的有效性，进行了一系列的实验。实验结果表明，基于卷积神经网络的低频振荡主导模态特征定性辨识方法具有较高的分类精度和辨识率，能够准确地定性辨识电力系统低频振荡的主导模态特征。
5.结论
本文基于卷积神经网络提出了一种电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识方法，通过对电力系统的频域数据进行卷积运算和特征提取，利用CNN模型对低频振荡主导模态特征进行定性辨识。实验结果表明，该方法能够准确地定性辨识电力系统低频振荡的主导模态特征，具有较高的分类精度和辨识率，对于电力系统的稳定运行和控制具有重要意义。
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