Two-stage Transfer Learning Based Online Identification Method for Transient Reactance Parameters of Condenser

YUAN Bin; LI Hui; XIANG Xuewei; ZENG Yunzhu; TAN Hongtao; FU Chupin

doi:10.7500/AEPS20221102005

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Two-stage Transfer Learning Based Online Identification Method for Transient Reactance Parameters of Condenser

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- Two-stage Transfer Learning Based Online Identification Method for Transient Reactance Parameters of Condenser
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 14, Pages: 149-156(2023)
- 作者机构：
  
  输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学），重庆市 400044
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National High-tech Maritime Research Project of China(MC-202025-S02)
- DOI：10.7500/AEPS20221102005
  CLC：
- Received：02 November 2022，
  
  Revised：2023-05-24，
  
  Published Online：05 June 2023，
  
  Published：25 July 2023
- 稿件说明：
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袁彬,李辉,向学位等.基于两阶段迁移学习的调相机暂态电抗参数在线辨识方法[J].电力系统自动化,2023,47(14):149-156.

YUAN Bin,LI Hui,XIANG Xuewei,et al.Two-stage Transfer Learning Based Online Identification Method for Transient Reactance Parameters of Condenser[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):149-156.
袁彬,李辉,向学位等.基于两阶段迁移学习的调相机暂态电抗参数在线辨识方法[J].电力系统自动化,2023,47(14):149-156. DOI： 10.7500/AEPS20221102005.

YUAN Bin,LI Hui,XIANG Xuewei,et al.Two-stage Transfer Learning Based Online Identification Method for Transient Reactance Parameters of Condenser[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):149-156. DOI： 10.7500/AEPS20221102005.

摘要

针对常规迁移学习辨识网络需要大量历史辅助数据而影响参数辨识准确性的问题，提出考虑小样本下两阶段迁移学习的调相机暂态电抗参数在线辨识方法。首先，获得不同运行工况下的暂态电抗参数变化规律，利用支持向量机（SVM）和反向传播（BP）神经网络算法获得辅助数据。其次，基于电抗参数变化规律、故障下实时变化的暂态电抗目标数据及辅助数据，采用深度稀疏自编码器（DSAE）与反向传播神经网络进行两阶段特征迁移学习。最后，对不同电网故障下的暂态电抗进行在线辨识，并进行比较验证。结果表明，基于两阶段迁移学习的DSAE与BP神经网络在辨识调相机暂态电抗参数时具有更高的辨识精度。

Abstract

Aiming at the problem that a conventional transfer learning identification network requires a large amount of historical auxiliary data

which affects the accuracy of parameter identification

an online identification method for transient reactance parameters of condensers considering the two-stage transfer learning with limited samples is proposed. Firstly

the variation laws of transient reactance parameters under different operation conditions are obtained

and the auxiliary data is acquired by using the algorithm such as support vector machine (SVM) and back propagation (BP) neural network. Secondly

based on the variation laws of reactance parameters

the target data and auxiliary data of real-time variable transient reactance under faults

the two-stage feature transfer learning is conducted by adopting the deep sparse automatic encoder (DSAE) and BP neural network. Finally

the online identification of transient reactance under different power grid faults and comparative verification are conducted. The results show that the DSAE and BP neural network based on the two-stage transfer learning have higher identification accuracy in identifying the transient reactance parameters of condensers.

关键词

Keywords

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