[发明专利]一种基于深度学习的低频减载系统运行阶段预测方法在审
| 申请号： | 201910905422.6 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110634082A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 肖友强;赵荣臻;文云峰 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11363 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650011*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的低频减载系统运行阶段预测方法，考虑了多种参数对电力系统频率动态的影响，基于深度学习网络实现多维特征变量输出，利用扰动后电力系统频率最低点和低频减载系统触发的潜在运行阶段为电力系统控制中心的操作员准确地掌握故障后动态电力系统的频率特性，及时采取预防措施提供依据。基于堆栈降噪自动编码器的深度学习方法通过构建含多层隐含层的人工神经网络模型，对大规模数据逐层训练，可将样本数据从原始空间的特征变换到新的特征空间，进而得到大量具有代表性的特征信息，具有强大的非线性映射能力、能够有效表征复杂函数、提高预测精度和泛化能力，解决动态频率安全评估准确性差、时效性差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 电力系统频率 低频减载 人工神经网络模型 非线性映射能力 电力系统控制 动态电力系统 系统运行阶段 大规模数据 自动编码器 安全评估 动态频率 多维特征 复杂函数 频率特性 特征变换 特征空间 特征信息 网络实现 系统触发 样本数据 有效表征 预防措施 原始空间 运行阶段 扰动 动态的 时效性 隐含层 预测 堆栈 多层 构建 降噪 学习 输出 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的低频减载系统运行阶段预测方法，其特征在于，包括：/n根据历史数据和离线时域仿真数据构建深度学习网络，并对所述深度学习网络进行离线训练；/n制定需进行电力系统频率态势在线预测的扰动事件集；/n根据所述扰动事件集中的数据分类选取输入特征变量；/n对所述输入特征变量进行归一化处理，得到输入数据；/n将所述输入数据输入所述深度学习网络中，得到输出数据；/n对所述输出数据进行反归一化处理，得到预想扰动事故的多维频率指标。/n
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