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适应不同电网规模下的暂态稳定图深度学习扫描框架
目录
适应不同电网规模下的暂态稳定图深度学习扫描框架（1）．．．．．．．．3
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.1暂态稳定问题概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.2图像处理在电力系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.3深度学习技术在电力系统分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.4不同电网规模下的暂态稳定研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
适应性扫描框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2概念定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.3基于图像处理的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.4深度学习模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.5参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3训练结果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.4复现实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.1总体性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.2特定电网规模下的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.3对比现有方法的效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.4适应性扫描框架的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
局限性和未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.1主要限制因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
6.2预期改进的方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
适应不同电网规模下的暂态稳定图深度学习扫描框架（2）．．．．．．．23
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
二、理论基础与技术框架概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
电网暂态稳定理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
深度学习技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
技术框架整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
三、电网规模分析与划分方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
电网规模分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
电网划分原则．．．．．．．．．．．．．
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