基于Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)的時變綜合負(fù)荷模型參數(shù)辨識

摘要： 考慮到實際電網(wǎng)負(fù)荷的組成會隨著系統(tǒng)運行方式、環(huán)境狀況等因素發(fā)生變化,以及各類分布式電源的接入,負(fù)荷模型中增加了具有各種時變特性的負(fù)荷分量,對其進(jìn)行參數(shù)辨識的難度日益加大。這里提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的時變參數(shù)辨識模型,用于綜合負(fù)荷模型時變參數(shù)的辨識。采用兩個并行的雙向長短期記憶(BiLSTM)網(wǎng)絡(luò),利用時變參數(shù)以及有功、無功功率和正序電壓的時序特性,綜合考慮它們對時變參數(shù)的影響,... （共5頁）