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為提高在負荷波動性較大場景下對異常負荷判別的適應性，提出一種適用于電網異常負荷動態(tài)判別的卷積神經網絡閾值模型。利用時序歷史負荷數(shù)據(jù)訓練卷積神經網絡模型進行負荷預測，并根據(jù)預測負荷值計算電網未來的狀態(tài)變量數(shù)據(jù)，通過該狀態(tài)變量數(shù)據(jù)源矩陣的構造，依次構建其窗口矩陣、標準矩陣以及樣本協(xié)方差矩陣，進而設定基于樣本協(xié)方差矩陣最大特征值的動態(tài)閾值，利用該閾值對當前時刻的最大特征值進行越限判定，實現(xiàn)對電網異常負荷的動態(tài)判別。借助 Matlab r2014a和PST軟件工具，在IEE50機145母線標準系統(tǒng)中進行仿真測試，結果表明，與傳統(tǒng)閾值模型相比，該閾值模型在動態(tài)電網中對 MESCM指標的異常判定適應性更強、準確性更高。
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