基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化

曹镇; 庄俊; 薛金花; 齐航; 李华瑞; 李常刚

doi:10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0132

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基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化

新能源电力系统 | 更新时间：2025-12-17

- 基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化
- Optimization of Emergency Control Strategy for Frequency of Receiving-end Power Grid Under DC Blocking Based on Improved Particle Swarm Optimization and Hybrid Convolutional Neural Network
- “在直流闭锁事故后受端电网频率安全领域，专家提出了基于改进粒子群优化和混合卷积神经网络的频率紧急控制决策优化方法，为解决电网频率安全问题提供解决方案。”
- 现代电力 2025年42卷第4期页码：711-721
- 作者机构：
  
  1.国家电网有限公司, 北京市西城区 100031
  2.国网上海能源互联网研究院有限公司, 江苏省南京市 210003
  3.山东大学电气工程学院, 山东省济南市 250061
- 作者简介：
  
  [ "曹镇(1982)，男，硕士，高级工程师，通信作者，研究方向为大电网安全稳定运行，E-mail：zhen-cao@sgcc.com.cn" ]
  [ "庄俊(1985)，男，硕士，高级工程师，研究方向为储能集成、直流电网和新能源发电装置，E-mail：zhuangjun@epri.sgcc.com" ]
  [ "薛金花(1984)，女，硕士，研究方向为电力储能技术，E-mail：xuejinhua@epri.sgcc.com.cn" ]
  [ "齐航(1996)，男，博士研究生，研究方向为电力系统运行与控制，E-mail：sdqihang2018@163.com" ]
  [ "李华瑞(1994)，男，博士，研究方向为电力系统运行与控制，E-mail：lihuarui_sdu@163.com" ]
  [ "李常刚(1984)，男，博士，教授，研究方向为电力系统安全稳定分析与控制，E-mail：lichgang@sdu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目 (4000-202321088A-1-1-ZN)。
- DOI：10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0132
  中图分类号： TM73
- 收稿：2023-04-11，
  
  录用：2023-11-09，
  
  纸质出版：2025-08-10
- 稿件说明：
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曹镇, 庄俊, 薛金花, 等. 基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化[J]. 现代电力, 2025,42(4):711-721.

Zhen CAO, Jun ZHUANG, Jinhua XUE, et al. Optimization of Emergency Control Strategy for Frequency of Receiving-end Power Grid Under DC Blocking Based on Improved Particle Swarm Optimization and Hybrid Convolutional Neural Network[J]. Modern Electric Power, 2025, 42(4): 711-721.
曹镇, 庄俊, 薛金花, 等. 基于改进粒子群优化与混合卷积神经网络的受端电网直流闭锁频率紧急控制决策优化[J]. 现代电力, 2025,42(4):711-721. DOI： 10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0132.

Zhen CAO, Jun ZHUANG, Jinhua XUE, et al. Optimization of Emergency Control Strategy for Frequency of Receiving-end Power Grid Under DC Blocking Based on Improved Particle Swarm Optimization and Hybrid Convolutional Neural Network[J]. Modern Electric Power, 2025, 42(4): 711-721. DOI： 10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0132.

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DOI：10.19725/j.cnki.1007-2322.2023.0132