机译:智能电网的空间 - 时间特征学习:短期电压稳定性评估的案例研究
Tsinghua Univ Dept Elect Engn Beijing 100084 Peoples R China|Univ Hong Kong Dept Elect & Elect Engn Hong Kong Peoples R China;
Tsinghua Univ Dept Elect Engn Beijing 100084 Peoples R China;
Hydroquebec IREQ Power Syst & Math Varennes PQ J3X 1S1 Canada;
Virginia Tech Dept Elect & Comp Engn Blacksburg VA 24061 USA;
Feature extraction; Voltage measurement; Power system stability; Animation; Stability criteria; Power system dynamics; Shapelets; short-term voltage stability (SVS); spatial-temporal features; synchrophasor measurements; voltage contours;
机译:基于空间 - 时间图卷积网络的数据驱动的短期电压稳定性评估
机译:多总线智能电网的新在线电压稳定裕度和风险评估
机译:基于不平衡学习机的电力系统短期电压稳定性评估
机译:电力系统短期电压稳定性评估的容忍时间自适应方法
机译:具有时空特征的实时短期交通速度预测的深度学习方法
机译:网格单元和位置单元的时空特性的协同学习:多个尺度注意力和振荡
机译:通过离散抽象的稳定性分析。应用于分布式发电机的电压稳定性**这项研究已经在CentralEupelec和EDF之间联合Scienti_c计划('Electrict_e de France')中进行了本研究)在更智能的电网上。