[发明专利]电力系统暂态稳定的预测模型的训练及预测方法、装置在审
| 申请号： | 201910417446.7 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110837683A | 公开（公告）日： | 2020-02-25 |
| 发明（设计）人： | 高昆仑;李向伟;刘思言 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 罗啸 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电力系统暂态稳定的预测模型的训练及预测方法、装置，该训练方法包括：获取电力系统的历史运行数据，对历史运行数据进行处理得到第一样本数据集；第一样本数据集包括正样本数据及负样本数据，正样本数据用以表征所述电力系统处于稳定状态，负样本数据用以表征电力系统处于不稳定状态；利用第一样本数据集对神经网络融合模型进行训练，得到电力系统暂态稳定预测模型；其中，神经网络融合模型为根据双向长短时记忆网络、卷积神经网络和支持向量机构建的神经网络融合模型，通过实施本发明，利用双向长短时记忆网络和卷积神经网络网络进行提取特征向量，将特征向量输入支持向量机进行稳定预测，提高电力系统暂态稳定的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 电力系统 稳定 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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