面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法

《面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法》是一篇深入探讨如何利用深度学习技术提升电力系统暂态电压稳定性评估的研究论文。该文共36页，内容详实，结构清晰，涵盖了从理论分析到实际应用的多个层面。

文章首先介绍了电力系统中暂态电压稳定性的概念及其重要性。暂态电压稳定是电力系统在受到扰动后维持电压水平正常运行的能力，是保障电网安全稳定运行的关键因素之一。随着可再生能源接入比例的增加，传统评估方法面临新的挑战，因此亟需更高效、准确的评估手段。

针对这一问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的输入特征构建方法。卷积神经网络因其强大的特征提取能力，在图像识别和信号处理等领域表现出色。作者将这一技术引入电力系统暂态电压稳定评估中，旨在提高评估的精度与效率。

文章详细阐述了输入特征的构建过程，包括数据采集、预处理以及特征选择等关键步骤。通过对历史运行数据的分析，提取出对暂态电压稳定性具有显著影响的特征变量，并将其转化为适合卷积神经网络处理的格式。此外，作者还设计了多层卷积网络结构，以增强模型的学习能力和泛化能力。

实验部分通过多个案例验证了所提方法的有效性，结果表明该方法在准确率和计算效率方面均优于传统方法，为电力系统的暂态电压稳定评估提供了新的思路和技术支持。