随着面向高比例可再生能源新型电力系统的转型,系统运行特性日趋复杂。暂态功角稳定(transientangle stability,TAS)与暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)问题相互耦合且频发,为系统安全稳定评估带来严峻挑战。研究首先采...
详细信息
随着面向高比例可再生能源新型电力系统的转型,系统运行特性日趋复杂。暂态功角稳定(transientangle stability,TAS)与暂态电压稳定(transient voltage stability,TVS)问题相互耦合且频发,为系统安全稳定评估带来严峻挑战。研究首先采用变步长二分法通过调用PSASP从时间维度上构建了暂态电压与暂态功角的稳定边界。研究了不同故障位置、感应电动机占比、负荷率对稳定边界的影响并依托边界确定主导失稳模式。其次提出一种基于注意力机制与一维卷积神经网络融合的电力系统功角稳定及电压稳定裕度评估的新方法。该方法直接面向测量数据,将节点稳态与暂态运行的电压幅值、有功功率、无功功率数据作为输入特征,节省了数据处理时间。通过一维卷积神经网络构建输入特征与极限切除时间的映射,利用注意力机制进一步提高了模型预测效果。通过新英格兰IEEE39节点系统进行分析验证,结果表明该方法可以实现暂态安全裕度的快速评估且具有较高的预测精度。
关键词是概括给定文本核心主题及关键内容的一组短语。在信息过载日益严重的今天,从给定的大量文本信息中预测出具有其中心思想的关键词至关重要。因此,关键词预测作为自然语言处理的基本任务之一,受到越来越多研究者的关注。其对应方法主要包括两类:关键词抽取和关键词生成。关键词抽取是从给定文本中快速、准确地抽取文中出现过的显著性短语作为关键词。与关键词抽取不同,关键词生成既能预测出现在给定文本中的关键词,也能预测未出现在给定文本中的关键词。总而言之,这两类方法各有优劣。然而,现有的关键词生成工作大多忽视了抽取式特征可能为关键词生成模型带来的潜在收益。抽取式特征能指明原文本的重要片段,对于模型学习原文本的深层语义表示起到重要作用。因此,结合抽取式和生成式方法的优势,提出了一种新的融合多粒度抽取式特征的关键词生成模型(incorporating Multi-Granularity Extractive features for keyphrase generation,MGE-Net)。在一系列公开数据集上的实验结果表明,和近年来的关键词生成模型相比,所提模型在大多数评价指标上取得了显著的性能提升。
暂无评论