[发明专利]基于VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估方法

权利要求书

1.一种基于VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取基于建模仿真所得的暂稳数据和电力系统实际暂稳数据，将数据进行标准化处理和卡方检验；

步骤2、用VGGNet和SVM共同构建基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估模型，使用处理过的仿真暂稳数据和电力系统实际暂稳数据对基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估模型进行离线训练，得到基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估离线模型；

步骤3、通过电力系统在线监测获得在线数据，将在线数据进行标准化处理和卡方检验；

步骤4、将处理过的在线数据输入训练好的基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估离线模型，进行电力系统暂态稳定评估。

2.根据权利要求1所述的基于VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，步骤1中所述的暂稳数据，包括系统中故障前、故障中、故障切除时刻以及故障后各线路的有功与无功、节点电压幅值与相角。

3.根据权利要求1所述的基于VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，步骤2中所述的用VGGNet和SVM共同构建基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估模型，具体如下：

VGGNet的结构包括5组卷积和3层全连接层，其中卷积核大小为3×3，最大池化层子矩阵的大小为2×2，位于每组卷积之后；对VGGNet模型作出简化，保留第1-3组卷积层与池化层，去除第4-5组卷积层和池化层，在池化层之后加入Dropout层，将输出层的分类函数soft-max替换为SVM，全连接层F2输出100维的特征向量用于后续SVM的分类，构成了基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估模型。

4.根据权利要求1所述的基于VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，步骤2中所述的使用处理过的仿真暂稳数据和电力系统实际暂稳数据对基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估模型进行离线训练，得到基于简化VGGNet-SVM的电力系统暂态稳定评估离线模型，具体如下：

根据选取的交叉熵损失函数将特征数据进行前向传播，数据误差反向传递，并修正网络权值，从而获得误差满足模型要求的网络参数；

交叉熵函数计算公式如下：

其中，J_θ为交叉熵损失函数；k为分类的类别数，j为分类的类别编号；m为样本个数，i为样本标号；为第i个样本的实际类别；为模型对应的第i个样本的预测结果；

其中交叉熵损失函数采用改进的MBGD算法计算，对于学习率固定的问题，采用指数衰减的办法进行控制，使学习率随着迭代次数的增加而逐渐减小，计算公式如下：

其中，η_i为第i个样本的学习率，η_i-1为第i-1个样本的学习率，ξ为衰减系数，τ为迭代次数；

对于MBGD算法易陷入局部最优的问题，采用Nesterov Momentum法进行改进，计算公式如下：

参数更新公式为：

θ_t＝θ_t-1-v_t

其中，θ_t为第t次迭代损失函数J_θ中的权值和偏置，v_t为第t次迭代的梯度积累，v_t-1为第t-1次迭代的梯度积累，η为学习率，0＜η＜1；β为冲量系数，0＜β＜1；θ_t-1为第t-1次迭代损失函数J_θ中的权值和偏置，为θ_t-1的梯度，J(θ_t-1-βv_t-1)代表参数更新后的值。