[发明专利]基于深度学习的电力系统小干扰稳定辅助决策方法及系统有效
| 申请号： | 201910983548.5 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110957742B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 史东宇;张思远;田芳;石辉;侯金秀;路建明;严剑峰;贺鹏程;于之虹;吕颖;鲁广明;张璐路 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/24 | 分类号： | H02J3/24;H02J3/00 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽楼 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电力系统小干扰稳定辅助决策方法及系统，包括：基于电网的连接关系构建电网层级网络深度学习模型，并利用获取的输入参数的历史断面数据和对应的阻尼比对模型进行训练，以确定小干扰稳定快速判别模型；当电网处于不安全状态时，基于所述小干扰稳定快速判别模型，利用神经网络的反向传播方法，确定每个机组的每个输入参数与阻尼比间的灵敏度；根据输入参数为机组有功功率对应的灵敏度对机组进行排序，选取调整目标；按照预设的调整策略对调整目标中的每个机组的机组有功功率进行调整；根据调整后的输入参数数据，利用所述小干扰稳定快速判别模型对电网当前的运行方式进行校验，并根据当前的阻尼比确定控制策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电力系统 干扰 稳定 辅助 决策 方法 系统 | ||
【主权项】：
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