科技论文中结论的写法_本刊编辑部.pdf

4.4 不同网络模型的比较分析将采用本文的优化D B N-E LM方法与一维卷积神经网络(1 Dc o n v o l u t i o n a ln e u r a ln e t w o r k s,1 DC NN)、免疫算法(i mm u n ea l g r i t h m,I A)优化径向基神经网络(r a d i c a lb a s i sf u n c t i o n,R B F)以及概率神经网络(p u l s en e u t r o nn e a t r o n,P NN)3种分类方法进行对比,输入样本均相同,进一步验证本文网络模型的有效性。表3给出了4种分类方法的结果对比情况。表3 仿真信号不同分类方法的性能对比 单位:%方法1 DC NN I A优化R B FP NN本文方法标签19 5.0 39 6.9 79 9.0 49 9.5 6标签29 4.6 89 7.1 49 8.8 99 9.2 1标签39 4.9 39 7.2 39 9.1 49 9.3 2标签49 3.9 69 6.8 79 9.2 49 9.4 7标签59 4.7 29 7.0 69 9.1 29 9.2 8标签69 4.8 99 7.1 69 9.1 99 9.4 7标签79 4.8 69 6.9 59 9.2 39 9.3 8总准确率9 4.7 59 7.0 89 9.1 59 9.3 4分析表3可知,优化D B N-E LM的算法分类准确率较高于其他3种算法,达到了9 9.3 4%,相比于其他3种模型准确率分别提高了4.5 9%、2.2 6%和0.1 9%。相较于其他3种模型,本文方法特征提取和学习泛化能力更好,能够更好地对宽频振荡类型进行准确的分类识别和监测。5 结论本文提出了一种优化D B N-E LM的电力系统宽频振荡监测方法。采用D B N进行宽频振荡时变特征的提取。用C P S O优化D B N的隐含层节点数,替代经验或实验试凑,既有效提取数据特征,又减少了分类时间。将C P S O-D B N网络提取的振荡特征 送 入E LM中 进 行 分 类。采 用B A S改 善 了E LM神经网络输出权值不稳定,网络训练易陷入局部最小值的问题,提高宽频带振荡分类的精度。目前,现有研究大多数是针对部分特定场景下进行模型训练,在普适性条件下的宽频振荡研究有待进一步探索。参考文献:1 谢小荣,贺静波,毛航银,等.“双高”电力系统稳定性的新问题及分类探讨J.中国电机工程学报,2 0 2 1,4 1(2):4 6 1-4 7 5.2 樊陈,姚建国,张琦兵,等.英国“8.9”大停电振荡事件分析及思考J.电力工程技术,2 0 2 0,3 9(4):3 4-4 1.3 L I AN G W a n g,X I EX i a o r o n g,J I AN G Q i r o n g,e ta l.I n v e s t i g a-t i o no fS S Ri nP r a c t i c a lD F I GB a s e dW i n dF a r m sC o n n e c t e d t oaS e r i e s-C o m p e n s a t e dP o w e rS y s t e mJ.I E E ET r a n s a c t i o n s o nP o w e rS y s t e m s,2 0 1 5,3 0(5):2 7 7 2-2 7 7 9.4 L I U H u a k u n,X I EX i a o r o n g,HEJ i n g b o,e ta l.S u b-s y n c h r o-n o u sI n t e r a c t i o n B e t w e e n D i r e c t-d r i v e PM S G B a s e d W i n dF a r m sa n d W e a k A C N e t w o r k sJ.I E E E T r a n s a c t i o n so nP o w e rS y s t e m s,2 0 1 7,3 2(6):4 7 0 8-4 7 2 0.5 谢小荣,刘华坤,贺静波,等.电力系统新型振荡问题浅析J.中国电机工程学报,2 0 1 8,3 8(1 0):2 8 2 1-2 8 2 8.6 马宁宁,谢小荣,唐建,等.“双高”电力系统宽频振荡广域监测与预警系统J.清华大学学报(自然科学版),2 0 2 1,6 1(5):4 5 7-4 6 4.7 L E C UN Y,B E N G I O Y,H I N T ON G.D e e pL e a r n i n gJ.N a t u r e,2 0 1 5,5 2 1(7 5 5 3):4 3 6-4 4 4.8 赵妍,崔浩瀚,荣子超.次同步振荡在线监测的同步提取变换和朴素贝叶斯方法J.电力系统自动化,2 0 1 9,4 3(3):1 8 7-1 9 2.9 赵妍,霍红,徐晗桐.二阶段随机森林分类方法在低频振荡监测中的应用J.东北电力大学学报,2 0 2 0,4 0(2):6 0-6 7.1 0 崔江,郭瑞东,张卓然,等.基于改进D B N的发电机旋转整流器故障特征提取技术J.中国电机工程学报,2 0 2 0,4 0(7):2 3 6 9-2 3 7 6.1 1 L I UJ W,CH IG H,L UO X L.C o n t r a s t i v eD i v e r g e n c eL e a r n i n gf o rt h eR e s t r i c t e dB o l t z m a n n M a c h i n eC/N i n t hI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nN a t u r a lC o m p u t a t i o n,1 9 M a y.2 0 1 4,S h e n y a n g,C h i n a.I E E E,2 0 1 3:1 8-2 2.(编辑 吴 娜)写作知识科技论文中结论的写法快速简短的总结,主要包括:本研究结果说明了什么问题;得出了什么规律性的东西;解决了什么理论问题或实际问题;对前人有关本问题的看法做了哪些检验;哪些与本研究结果一致、哪些不一致;作者做了哪些修正、补充、发展或否定,对未来工作的展望。(本刊编辑部)52赵 妍,等:基于优化D B N-E LM的电力系统宽频振荡监测DOI:10.16109/ki.jldl.2023.01.009