基于双向门控循环单元的电力系统暂态稳定评估

《基于双向门控循环单元的电力系统暂态稳定评估(共40页)》是一篇深入探讨电力系统暂态稳定性的学术论文。该文主要研究了如何利用深度学习中的双向门控循环单元（BiGRU）模型来提高电力系统暂态稳定评估的准确性与效率。随着现代电网规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的暂态稳定评估方法在处理大规模数据和非线性问题时逐渐显现出局限性，因此引入先进的机器学习技术成为一种趋势。

文章首先介绍了电力系统暂态稳定的基本概念和传统评估方法，包括时域仿真法、能量函数法等。随后，作者详细阐述了BiGRU模型的结构特点及其在时间序列预测中的优势。通过将电力系统的动态行为建模为时间序列数据，BiGRU能够有效捕捉系统状态的变化规律，从而实现对暂态稳定性的快速判断。

在实验部分，作者选取了多个典型电力系统案例进行仿真分析，并将BiGRU模型与传统方法进行了对比。结果表明，BiGRU模型在准确率、计算速度和泛化能力等方面均表现出显著优势。此外，文章还讨论了模型训练过程中需要注意的关键问题，如数据预处理、参数调优和过拟合控制等。

最后，文章总结了BiGRU模型在电力系统暂态稳定评估中的应用前景，并指出未来可以进一步结合其他先进算法，如卷积神经网络或强化学习，以提升评估性能。该研究为电力系统安全运行提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际意义。