基于定向?qū)惯w移的暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估模型

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摘 要：為解決電網(wǎng)實(shí)際故障樣本與訓(xùn)練樣本分布差異較大而使模型無(wú)法評(píng)估的問(wèn)題，提出一種定向?qū)惯w移的評(píng)估模型。首先，建立以堆疊自編碼器為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)對(duì)抗遷移模型，通過(guò)訓(xùn)練樣本和潛在樣本間的對(duì)抗學(xué)習(xí)，使模型提取到樣本的共同特征，提高了模型評(píng)估潛在故障的能力；然后，在傳統(tǒng)對(duì)抗遷移模型的基礎(chǔ)上加入一種定向?qū)狗椒?，有選擇性地遷移訓(xùn)練樣本，所提方法根據(jù)訓(xùn)練樣本和潛在故障樣本的相似度值更改不同訓(xùn)練樣本在對(duì)抗訓(xùn)練中的權(quán)重，減小大差異樣本對(duì)遷移訓(xùn)練的負(fù)面影響；在實(shí)際區(qū)域系統(tǒng)仿真算例中所提方法相較傳統(tǒng)對(duì)抗遷移模型提高5.72%的準(zhǔn)確率。（剩余18242字）