[发明专利]基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法，其特征在于，包括：

根据TCPST的控制目标，选择对应的紧急控制启动判据指标；

确定用于数据驱动的样本集的输入量与输出量；

通过MATLAB和BPA的交互，自动获取不同故障位置下的故障极限清除时间；

通过所述MATLAB和所述BPA的交互，自动获取不同故障位置、不同故障清除时间的所述样本集；

通过神经网络对所述样本集进行学习，得到学习模型，所述学习模型作为TCPST的紧急控制启动判据。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法，其特征在于，所述根据TCPST的控制目标，选择对应的紧急控制启动判据指标，包括：

BPA暂态稳定仿真输出的OUT文件包括系统内最大功角差，当所述最大功角差大于180度时，判断所述系统暂态功角失稳，并以此作为所述极限清除时间的判断依据；

其中，M＝T_CCT-T_CT，T_CCT为极限清除时间，T_CT为故障清除时间，M为所述紧急控制启动判据指标。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法，其特征在于，

所述样本集的输入量包括：发电机功角、节点电压和负荷节点有功功率；所述样本集的输入量为所述紧急控制启动判据指标。

4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法，其特征在于，还包括：

利用二分法获得所述极限清除时间。

5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成方法，其特征在于，还包括：

将所述样本集导入所述MATLAB的神经网络工具箱中进行学习，通过调整样本数量、神经网络参数来提高机器学习的精度，以得到所述学习模型。

6.一种基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成装置，其特征在于，包括：

指标模块，用于根据TCPST的控制目标，选择对应的紧急控制启动判据指标；

样本集模块，用于确定用于数据驱动的样本集的输入量与输出量；

MATLAB和BPA模块，用于通过MATLAB和BPA的交互，自动获取不同故障位置下的故障极限清除时间；通过所述MATLAB和所述BPA的交互，自动获取不同故障位置、不同故障清除时间的所述样本集；

神经网络模块，用于通过神经网络对所述样本集进行学习，得到学习模型，所述学习模型作为TCPST的紧急控制启动判据。

7.根据权利要求6所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成装置，其特征在于，

BPA暂态稳定仿真输出的OUT文件包括系统内最大功角差，当所述最大功角差大于180度时，判断所述系统暂态功角失稳，并以此作为所述极限清除时间的判断依据；

其中，M＝T_CCT-T_CT，T_CCT为极限清除时间，T_CT为故障清除时间，M为所述紧急控制启动判据指标。

8.根据权利要求7所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成装置，其特征在于，

所述样本集的输入量包括：发电机功角、节点电压和负荷节点有功功率；所述样本集的输入量为所述紧急控制启动判据指标。

9.根据权利要求8所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成装置，其特征在于，

所述MATLAB和BPA模块还用于利用二分法获得所述极限清除时间。

10.根据权利要求9所述的基于数据驱动的TCPST紧急控制启动判据生成装置，其特征在于，

所述网络神经模块还用于将所述样本集导入所述MATLAB的神经网络工具箱中进行学习，通过调整样本数量、神经网络参数来提高机器学习的精度，以得到所述学习模型。