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為提高在負荷波動性較大場景下對異常負荷判別的適應(yīng)性，提出一種適用于電網(wǎng)異常負荷動態(tài)判別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值模型。利用時序歷史負荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行負荷預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測負荷值計算電網(wǎng)未來的狀態(tài)變量數(shù)據(jù)，通過該狀態(tài)變量數(shù)據(jù)源矩陣的構(gòu)造，依次構(gòu)建其窗口矩陣、標(biāo)準(zhǔn)矩陣以及樣本協(xié)方差矩陣，進而設(shè)定基于樣本協(xié)方差矩陣最大特征值的動態(tài)閾值，利用該閾值對當(dāng)前時刻的最大特征值進行越限判定，實現(xiàn)對電網(wǎng)異常負荷的動態(tài)判別。借助 Matlab r2014a和PST軟件工具，在IEE50機145母線標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)中進行仿真測試，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)閾值模型相比，該閾值模型在動態(tài)電網(wǎng)中對 MESCM指標(biāo)的異常判定適應(yīng)性更強、準(zhǔn)確性更高。
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