一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。

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