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卷积3842023
Rudenko国际会议“大型能源系统可靠性研究方法问题”(RSES 2022) |
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文章号 | 0105 | |
页数 | 5 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338401005 | |
在线发布 | 2023年4月26日 |
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3840105 (2023年)
电源系统通过卷积神经网络实时识别
联邦研究中心Ural分支俄罗斯科学院科米科学中心,ISE和ETN,167000,俄罗斯
*对应作者 :gotman@energy.komisc.ru
本文使用140-Bus东北电源协调理事会测试系统模型调查传输线状况[1]应用软件包ANDES2求取数据库解决电源系统瞬时过程问题深学习神经网络建议求解问题,特别是卷积神经网络,输入变量为电压和从散位测量单元获取电流计算线状状态时使用Julia语言开发程序使用Flux打包(机学习库包括创建CNN模型函数)。研究结果提交
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