基于贝叶斯优化深度学习算法的动态负载入网短期电压稳定性评估
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【关键词】贝叶斯优化；卷积神经网络；动态负载；短期电压稳定性
引言
随着电网中动态负载的不断普及，动态负载的高比例并网将成为电力系统领域发展的必然趋势。由于动态负载自身具有较强的随机波动特性，短期电压的PV输出特性曲线会出现非线性波动，严重时可能引发较大的电力故障。对于STVS评估这一研究领域，虽然采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）[1]、随机森林[2]以及贝叶斯模型[3]等能够解决寻优问题，但存在分类不准确与误判现象。（剩余3135字）