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电力系统中数据-物理融合模型的并联模式性能分析
被引量：
10
1
作者
胡健雄
汤奕
+2 位作者
李峰
王琦
赵璇
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期15-24,共10页
随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟...
随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟待深入研究。文中基于电力系统中数据方法与物理方法的特点,针对4种典型数据-物理融合模型分析了其相对应的应用场景;以并联模式为研究对象,分别对比分析了并联模式与单一物理模型和单一数据模型的泛化误差,并提出了融合模型参数的选取方法;推导了并联模式下融合模型的泛化误差上限,并提出了改进融合模型性能的可行性建议;最后,结合暂态功角稳定问题验证了所提假设与结论的合理性。
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关键词
新型电力系统
数据
驱动
数据-物理融合模型
泛化误差
暂态功角
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职称材料
基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模
2
作者
黄师禹
朱林
+2 位作者
胡永浩
陈乐柯
管霖
《电力系统自动化》
北大核心
2025年第1期150-160,共11页
文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动...
文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先,围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析,提出反映风电场站动态特性的核心因素集合;其次,针对核心因素多且存在相关性这一问题,采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维,去除冗余信息后构建数据特征;然后,引入基于形状的距离度量的聚类算法,实现风电场发电单元分群;最后,以某风电场为例,在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。
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关键词
等值建模
风电场
多时空尺度
降噪自编码器
分群聚类
物理
-
数据
融合
模型
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职称材料
题名
电力系统中数据-物理融合模型的并联模式性能分析
被引量：
10
1
作者
胡健雄
汤奕
李峰
王琦
赵璇
机构
东南大学电气工程学院
东南大学数学学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期15-24,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51877037)
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904500)~。
文摘
随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟待深入研究。文中基于电力系统中数据方法与物理方法的特点,针对4种典型数据-物理融合模型分析了其相对应的应用场景;以并联模式为研究对象,分别对比分析了并联模式与单一物理模型和单一数据模型的泛化误差,并提出了融合模型参数的选取方法;推导了并联模式下融合模型的泛化误差上限,并提出了改进融合模型性能的可行性建议;最后,结合暂态功角稳定问题验证了所提假设与结论的合理性。
关键词
新型电力系统
数据
驱动
数据-物理融合模型
泛化误差
暂态功角
Keywords
novel power system
data
-
driven
data
-
physical fusion model
generalization error
transient power angle
分类号
TM721.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模
2
作者
黄师禹
朱林
胡永浩
陈乐柯
管霖
机构
华南理工大学电力学院
出处
《电力系统自动化》
北大核心
2025年第1期150-160,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(52077080)
国家自然科学基金资助项目(U22B6007)。
文摘
文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先,围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析,提出反映风电场站动态特性的核心因素集合;其次,针对核心因素多且存在相关性这一问题,采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维,去除冗余信息后构建数据特征;然后,引入基于形状的距离度量的聚类算法,实现风电场发电单元分群;最后,以某风电场为例,在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。
关键词
等值建模
风电场
多时空尺度
降噪自编码器
分群聚类
物理
-
数据
融合
模型
Keywords
equivalent modeling
wind farm
multiple spatio
-
temporal scales
denoising autoencoder
clustering
physics
-
data fusion model
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力系统中数据-物理融合模型的并联模式性能分析
胡健雄
汤奕
李峰
王琦
赵璇
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
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职称材料
2
基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模
黄师禹
朱林
胡永浩
陈乐柯
管霖
《电力系统自动化》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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