基于条件生成对抗网络与迁移学习的暂态电压稳定超前判别-杂志社官网-杂志社编辑部投稿-知库期刊数据库

基于条件生成对抗网络与迁移学习的暂态电压稳定超前判别

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简介：为解决样本不平衡导致的暂态电压稳定判别准确性不足的问题以及实现暂态电压稳定超前判别,提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)与迁移学习的暂态电压稳定超前判别方法.考虑暂态电压稳定样本类型,利用CGAN定向扩增暂态电压样本集,解决样本不平衡问题,从而提升暂态电压稳定判别准确性;考虑到CGAN生成器与暂态电压时序预测模型具有相似的学习任务,将CGAN生成器模型迁移至暂态电压时序预测模型,结合工程判据实现暂态电压稳定超前判别,并进一步提升暂态电压稳定判别准确性.在CEPRI-VC暂态电压稳定分析系统中验证了所提方法的有效性.展开

学者：王渝红何其多郑宗生周旭马欢程定一赵康周辰予

关键词：暂态电压稳定稳定超前判别迁移学习条件生成对抗网络数据生成

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：

论文发表日期：

在线出版日期：2025-02-28 （网站首发日期）

页数：8(159-166)

电力自动化设备 2026年1期

ISSN：

年,卷(期)：2025,45(2)

所属栏目：中国医学

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