论文摘要
考虑新能源日益增长的不确定性,概率能量流在电–气综合能源系统分析中起到关键性作用。概率能量流计算需要求解大量高维非线性方程组。高计算代价和求解时间已成为概率能量流实际工程应用的瓶颈所在。为此,该文提出了利用深度神经网络求解该问题的新方法。该方法借助堆栈降噪自动编码器（stacked denoising auto-encoders,SDAE）的深层堆栈结构以及编码解码过程,建立了基于SDAE的能量流模型,可有效挖掘非线性能量流方程的高阶特征。结合能量流输入输出性质不同、变化范围不一等数值特点,在SDAE模型中引入了修正线性单元（rectifiedlinearunit,ReLU）激活函数与离差标准化方法,可有效提高训练精度与速度。结合蒙特卡洛法抽样出待解样本,使用训练后的SDAE能量流模型,通过数据映射得到抽样样本的能量流结果,在不增加硬件成本的前提下求解概率能量流,求解时间和精度符合在线应用要求。最后,在IEEE14-NGS10电–气综合能源系统中验证了所提方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 余娟,杨燕,杨知方,向明旭,谢松,周平,任鹏凌,张昱
关键词: 概率能量流,深度神经网络,堆栈降噪自动编码器,蒙特卡洛模拟法
来源: 中国电机工程学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学),国网重庆市电力公司,国网重庆市电力公司经济技术研究院
基金: 重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(cstc2017jcyjBX0056),重庆市研究生科研创新项目(CYB18011),重庆市院士牵头科技创新引导专项项目(cstc2017jcyj-yszxX0011)~~
分类号: TM744
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180869
页码: 22-30+317
总页数: 10
文件大小: 824K
下载量: 741
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标签：概率能量流论文; 深度神经网络论文; 堆栈降噪自动编码器论文; 蒙特卡洛模拟法论文;