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基于深度学习的暂态电压稳定在线识别
摘要：
随着电力系统的发展，暂态电压稳定在线识别对于电力系统的运行和稳定具有至关重要的作用。本文利用深度学习技术，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）相结合的方法，用于暂态电压稳定在线识别。实验结果表明，该方法可以有效地识别暂态电压稳定，提高了电力系统的运行和稳定性。
关键词：深度学习；卷积神经网络；递归神经网络；暂态电压稳定；在线识别
引言：
暂态电压稳定是电力系统的一个重要参数，它反映了电力系统在突发负荷变化和故障条件下的稳定性。在电力系统的运行过程中，暂态电压稳定的在线识别和分析对于保障系统的稳定运行和防止系统事故具有重要的意义。
目前，对于电力系统中的暂态电压稳定识别，传统的方法主要是基于统计和分析，如小波分析、模糊逻辑分析等。这些方法虽然可以完成一些基本的暂态电压稳定识别工作，但是对于一些复杂情况的识别效果并不理想。随着深度学习技术的发展，人们开始将其应用于电力系统的暂态电压稳定在线识别，并取得了良好的效果。
本文提出了一种基于深度学习技术的暂态电压稳定在线识别方法。首先，利用卷积神经网络（CNN）对原始数据进行特征提取；然后，将提取的特征输入到递归神经网络（RNN）中进行时间序列建模和处理；最后得出针对该序列的分类或预测结果，从而完成暂态电压稳定的在线识别。
方法：
本文利用深度学习技术，提出了一种基于CNN和RNN的暂态电压稳定在线识别方法。具体步骤如下：
1.数据采集：从电力系统中采集相应的数据，包括电压和电流信号，作为输入数据。
2.数据预处理：对输入数据进行预处理，包括数据去噪、采样和归一化等操作，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3.特征提取：利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN可以提取出输入数据中的空间特征和频率特征，对电力系统的暂态电压稳定识别具有重要作用。
4.时间序列建模：将提取的特征输入到递归神经网络（RNN）中进行时间序列建模和处理。RNN可以对输入的特征序列进行时序处理，提取出时间相关的特征，进而实现暂态电压稳定的在线识别。
5.分类或预测：根据RNN输出的结果，进行分类或预测，并得出相应的结果。
实验：
为了验证本文提出的方法的有效性，实现了一个基于CNN和RNN的暂态电压稳定在线识别系统，并在IEEE39节点系统上进行了测试。测试结果表明，所提出的方法可以有效地识别暂态电压稳定，并能够提高电力系统的运行和稳定性。
结论：
本文提出了一种基于深度学习技术的暂态电压稳定在线识别方法。该方法利用了CNN和RNN的特点，能够有效地对电力系统中的暂态电压稳定进行识别和分析，提高了电力系统的运行和稳定性。从实验结果来看，所提出的方法具有良好的识别效果和鲁棒性，具有一定的实际应用价值。