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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种电力系统主导失稳模式识别模型构建方法及应用，属于电力系统稳定性判断领域。包括：获取少量有标注样本和大量无标注样本构成训练集；采用训练集训练模型，所述模型包括两个并联的相同结构的神经网络，即第一子网络和第二子网络；训练过程中，将有标注样本和无标注样本输入第二子网络，通过计算有标注样本的监督学习的交叉熵损失和无标注样本的一致化损失训练更新网络权重；将相同的无标注样本输入至第一子网络，通过第一子网络历史权重和第二子网络的权重进行加权后更新第一子网络的权重；当第二子网络和第一子网络的输出一致时，得到训练好的模型，输出概率最大的主导失稳模式，本发明可以降低对有标注样本的依赖，识别精度高。
主权项：1.一种电力系统主导失稳模式识别模型构建方法，其特征在于，该方法包括：获取少量有标注样本和大量无标注样本构成训练集，所述训练集包括：样本为观测时间窗口内电力系统故障状态下母线电压的幅值矩阵和相角矩阵，标签为该样本对应的主导失稳模式；采用所述训练集训练模型，所述模型包括两个并联的相同结构的深度卷积神经网络，分别作为第一子网络和第二子网络；训练过程中，将有标注样本和无标注样本输入至第二子网络，通过计算有标注样本的监督学习的交叉熵损失和无标注样本的一致化损失训练并更新所述第二子网络的权重，输出为概率最大的主导失稳模式；将相同的无标注样本输入至第一子网络，通过第一子网络的历史权重和第二子网络的权重进行加权平均后更新所述第一子网络的权重，输出为概率最大的主导失稳模式；当所述第二子网络和所述第一子网络的输出一致时，得到训练好的模型，输出概率最大的主导失稳模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种电力系统主导失稳模式识别模型构建方法及应用
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