基于深度神经网络的高压直流换流站能效评估方法

doi:10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2022.02.009

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基于深度神经网络的高压直流换流站能效评估方法

更新时间：2025-01-31

- 基于深度神经网络的高压直流换流站能效评估方法
- POWER CAPACITOR & REACTIVE POWER COMPENSATION Vol. 43, Issue 2, Pages: 64-68(2022)
- 作者机构：
  
  1. 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
  2. 国家电网有限公司中国电力科学研究院
  3. 西安交通大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2022.02.009
  CLC： TP183;TM721.1
- Published：2022，
- 稿件说明：
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[J]. Power capacitor & reactive power compensation, 2022, 43(2): 64-68.
DOI：

[J]. Power capacitor & reactive power compensation, 2022, 43(2): 64-68. DOI： 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2022.02.009.

摘要

由于高压直流换流站设备的非线性特性及负荷波动性，换流站设备的能效难以精确计算和建模，给系统的运行维护及分析研究带来了困难，因此提出一种基于深度神经网络的高压直流换流站能效评估方法。通过参考IEC 61803标准确定影响换流站的能效的主要运行参数，并以此建立换流站能效样本数据集，然后利用深度神经网络算法对换流站能效关系进行建模，得到基于深度神经网络的换流站能效评估模型。最后基于国际大电网会议直流输电基准测试模型的PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真对换流站的能效情况进行评估，所得结果验证了基于深度神经网络建立能效评估模型的可行性。

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高压直流换流站能效评估换流器深度神经网络

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