基于深度学习的SESN供电网络电能质量评估

Control Engineering of China（2021）

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Abstract

为保证超大规模储能供电网络安全可靠地运行,提出一种基于深度学习的电能质量评估方法.首先,依据电能质量国家标准,提出电能质量评估指标5等级划分法,建立基于深度置信网络(DBN)的电能质量评估模型.然后,考虑储能供电网络的构成、运行特征和储能可用容量,将储能系统荷电状态(SOC)预估结果作为其电能质量评估的另一指标,构建基于DBN的超大规模电池储能供电网络系统电能质量评估仿真模型.最后,按照电能质量指标等级分类对模拟数据做标准化处理,构造基于DBN的电能质量评估训练数据集.通过将结果与其他评估方法进行比较,验证了该方法的优越性.

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