[发明专利]一种基于多元卷积神经网络的分布式能源状态监测方法有效
| 申请号： | 201911148025.5 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111061151B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 胡旭光;王睿;马大中;张化光;于春洋;徐临平 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多元卷积神经网络的分布式能源状态监测方法，属于电力系统自动化领域，该方法可以对微网运行数据进行变换处理分析，利用多元谱数据和深度卷积神经网络监测微网分布式能源状态。首先将微网运行数据采用数据叠积变换得到协方差矩阵，在此基础上得到相应的特征值和最大特征矩阵；然后分别对特征值和最大特征矩阵作数据差异化缩放处理，并且将其作为深度卷积神经网络的输入；最后分别通过一维和二维深度卷积神经网络对微网分布式能源节点状态进行预测，得到分布式能源状态监测结果。本发明对微网分布式能源节点状态的判断准确率高，为微网运行的安全性和可靠性提供依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多元 卷积 神经网络 分布式 能源 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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