基于双向长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估

《基于双向长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估》是一篇深入探讨电力系统暂态稳定性分析的学术论文，全文共36页。该研究针对现代电力系统中日益复杂的运行环境和潜在的不稳定因素，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的暂态稳定评估方法。

文章首先介绍了电力系统暂态稳定性的基本概念和传统评估方法，指出了现有方法在处理非线性、多变量和时序数据方面的局限性。随后，作者详细阐述了深度学习技术，特别是长短期记忆网络（LSTM）在时间序列建模中的优势，并引入了双向LSTM结构，以增强模型对输入数据前后依赖关系的捕捉能力。

该论文通过构建一个包含多种故障场景和运行条件的数据集，对所提出的Bi-LSTM模型进行了训练和验证。实验结果表明，与传统的评估方法相比，该模型在准确性和计算效率方面均表现出显著的优势。此外，文章还讨论了模型参数调整、特征选择以及实际应用中的挑战。

研究不仅为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路和工具，也为智能电网的发展提供了理论支持和技术参考。通过对大量历史数据的学习，该方法能够有效预测系统在受到扰动后的稳定性状态，从而为电力系统的安全运行提供保障。

综上所述，《基于双向长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估》是一篇具有较高学术价值和实际应用意义的研究成果，对于推动电力系统智能化、自动化发展具有重要意义。