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Power system transient stability assessment based on the multiple paralleled convolutional neural network and gated recurrent unit

引用

Protection and Control of Modern Power Systems 2022年第1期7卷 586-601页

作者： Shan Cheng Zihao Yu Ye Liu Xianwang Zuo College of Electrical Engineering and New Energy China Three Gorges UniversityYichang 443002HubeiChina

In order to accurately evaluate power system stability in a timely manner after faults,and further improve the feature extraction ability of the model,this paper presents an improved transient stability assessment(TSA)method of CNN+GRU.This comprises a convolutional neural network(CNN)and gated recurrent unit(GRU).CNN has the feature extraction capability for a micro short-term time sequence,while GRU can extract characteristics contained in a macro long-term time sequence.The two are integrated to comprehensively extract the high-order features that are contained in a transient process.To overcome the difficulty of sample misclassification,a multiple parallel(MP)CNN+GRU,with multiple CNN+GRU connected in parallel,is created.Additionally,an improved focal loss(FL)func-tion which can implement self-adaptive adjustment according to the neural network training is introduced to guide model training.Finally,the proposed methods are verified on the IEEE 39 and 145-bus systems.The simulation results indicate that the proposed methods have better TSA performance than other existing methods.

关键词： Transient stability assessment MP CNN+GRU sample misclassification Improved focal loss function

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