1. 山东大学电气工程学院
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纸质出版日期:2025
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徐英东, 吕天光, 王邵瑞, 等. 基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法[J]. 电网技术, 2025,(9):3838-3849.
徐英东, 吕天光, 王邵瑞, 等. 基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法[J]. 电网技术, 2025,(9):3838-3849. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0222.
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针对高比例分布式电源接入导致传统数据驱动方法准确性降低、现有深度学习方法复杂度较高且可解释性不足的问题,提出一种基于多层端到端模型的有源配电网异常状态辨识方法。首先,结合高相关序列融合补全和极限随机树预测补全两种方法,设计了兼顾速度与精度的缺失数据自动补全层;然后,基于特征差异性和信息增益比构建了自适应特征筛选层,从纵向和横向两个维度自动提取高密度特征,揭示了特征筛选过程与分类任务之间的关联性;最后,基于加权动态群组学习方法构建具备强学习能力的异常状态辨识层。三层架构有机结合,形成复杂度低、可解释性高的端到端异常状态辨识模型。实验结果表明,所提方法在不同分布式电源渗透率、噪声干扰和数据缺失条件下均能实现异常状态的快速、精确辨识。
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