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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种可迁移的电力系统主导失稳模式判别方法，属于电力系统稳定性分析领域。本发明针对基于深度学习的电力系统主导失稳模式判别模型，提出一种使其快速适应电力系统运行方式改变的方法。在样本层面，通过正向主动学习从目标域无标注样本中选择少量最不确定的样本交给专家标注，通过反向主动学习从源域样本集中删除偏离目标域分布的源域样本，将所选标注目标域样本和所剩源域样本组成混合样本集。在模型层面，采用微调的迁移学习方法基于混合样本集训练源域模型。如此，本发明能够通过较少的目标域标注样本使得模型迁移到目标域，提高主导失稳模式判别模型适应电网运行方式变化的效率，从而提高电力系统的安全性，适用性较强。
主权项：1.一种可迁移的电力系统主导失稳模式判别方法，其特征在于，包括：S1，基于源域样本集训练第一深度神经网络模型M0；S2，在目标域场景下进行多组暂稳仿真，提取仿真结果中电压数据和功角数据的统计特征，作为目标域样本集；S3，基于M0获取各未标注的目标域样本的边际概率，对边际概率值较小的前N个目标域样本的主导失稳模式类别进行标注，得到第一样本集；将所述第一样本集加入到源域样本集中，得到混合样本集，基于混合样本集对M0进行训练，得到第二深度神经网络模型Mt；S4，基于Mt获取各未标注的目标域样本的边际概率，对边际概率值较小的前N个目标域样本的主导失稳模式类别进行标注，得到第二样本集；S5，计算Mt和M0对所述混合样本集中各源域样本的预测概率值之差，将差值较大的前M个源域样本删除；并将所述第二样本集加入进行删除操作后的混合样本集中；S6，基于进行删除和加入操作之后的混合样本集对Mt进行参数微调；S7，重复S4-S6，直至Mt在所述目标域样本集上的测试准确率达到预设目标值或达到预设迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种可迁移的电力系统主导失稳模式判别方法
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