基于深度学习的交直流混联电网拓扑变化下暂态稳定分析与控制

基于深度学习的交直流混联电网拓扑变化下暂态稳定分析与控制基于深度学习的交直流混联电网拓扑变化下暂态稳定分析与控制摘要：随着电力系统向着大规模、高可靠性和可持续发展的方向发展，交直流混联电网被广泛应用于

基于深度学习的交直流混联电网拓扑变化下暂态稳定 分析与控制 基于深度学习的交直流混联电网拓扑变化下暂态稳定分析与控制 摘要： 随着电力系统向着大规模、高可靠性和可持续发展的方向发展，交 直流混联电网被广泛应用于电力系统中。然而，交直流混联电网的复杂 性和不确定性给暂态稳定分析与控制带来了挑战。本文通过深度学习方 法，对交直流混联电网在拓扑变化下的暂态稳定性进行研究，并提出了 相应的控制方法。 1.引言 交直流混联电网是一种将传统的交流电网与直流输电系统相结合的 新型电力系统。它能够通过使用直流输电技术解决交流输电中的限制问 题，提高电网的可靠性和稳定性。然而，由于交直流混联电网中存在多 种电力设备和多种电力系统拓扑结构的变化，使得暂态稳定性分析和控 制变得复杂而困难。 2.交直流混联电网的暂态稳定性分析 暂态稳定性是指电力系统在受到各种干扰后，能够在合理时间内恢 复到稳定工作状态的能力。在交直流混联电网中，由于存在混合系统时 序性的问题，传统的稳定性分析方法无法满足需求。因此，本文采用深 度学习方法对交直流混联电网的暂态稳定性进行分析。 深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络来学习输 入数据的表示和模式。在本文中，我们可以利用深度学习方法来对交直 流混联电网的暂态稳定性进行预测和分析。首先，我们可以使用深度神 经网络来学习电力系统的历史数据，并通过训练网络来识别不同拓扑结