[发明专利]一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，构建大干扰电压稳定裕度指标，通过大干扰电压稳定裕度指标建立基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组合的电压稳定裕度评估模型；

步骤2，通过基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组合的电压稳定裕度评估模型预测备选切机以及切负荷点稳控措施动作后关键母线的大干扰电压稳定裕度，并通过计算电网电压稳定裕度的提升量确定响应驱动紧急控制措施灵敏度；

步骤3，根据响应驱动紧急控制措施灵敏度及约束条件建立电网实际运行约束的紧急控制优化问题，并求解得到最优紧急控制策略，完成电网电压稳定紧急控制工作。

2.根据权利要求1所述的一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，步骤1中，大干扰电压稳定裕度指标的构建公式如下：

其中，u_N为电压额定值；u(s)为电压实际值；t_clr为故障切除时间；t_f为仿真结束时间；u_cr为电压二元表(u_cr，τ_cr)中的电压阈值；τ_cr为电压二元表(u_cr，τ_cr)中的持续时间，二者表示电压曲线持续低于u_cr的时长应不超过τ_cr。

3.根据权利要求1所述的一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，步骤1中，根据大干扰电压稳定裕度指标计算对应场景的大干扰电压稳定裕度作为标签，以关键母线电压时序值为输入、电压稳定裕度为输出训练CNN-LSTM网络，通过评估其回归预测结果调整网络结构和参数，最终生成预测准确率较高的基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组合的电压稳定裕度评估模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，当CNN-LSTM网络用于评估电网电压稳定裕度时，通过预测准确率指标反映模型的评估效果，该评价指标计算公式如下：

其中，A_S为预测准确率，N为关键母线节点数；y'(i)和y(i)分别为第i个母线的预测值和真实值。

5.根据权利要求1所述的一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，步骤1中，基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组合的电压稳定裕度评估模型包括输入层、CNN层、LSTM层和输出层，其中输入层的输出端连接至CNN层的输入端，CNN层的输出端连接至LSTM层的输入端，LSTM层的输出端连接至输出层的输入端。

6.根据权利要求1所述的一种基于CNN-LSTM组合网络的电网电压稳定紧急控制方法，其特征在于，步骤2中，预选动作母线时，根据实际运行特点，通过仿真得到预选稳控措施动作后关键母线的电压序列，利用训练得到的基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM组合的电压稳定裕度评估模型预测稳控措施动作后的电网电压稳定裕度，并计算确定不同类型、不同动作点的控制措施灵敏度。