[发明专利]一种基于主成分分析与卷积神经网络的动态安全评估方法在审
| 申请号： | 202010616366.7 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111797919A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘颂凯;刘礼煌;毕馨元;史若原;程江洲;龚小玉;杨楠;李振华;袁波;王彦淞;程杉;粟世玮;卢云;陈曦 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 余山 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 一种基于主成分分析与卷积神经网络的动态安全评估方法，具体包括以下步骤：步骤一：获取系统运行数据样本，构建动态安全指标，形成相应的初始样本集；步骤二：生成高效样本集；步骤三：更新高效样本集，完成对评估模型的更新；步骤四：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的动态安全评估模型完成对电力系统实时动态安全状态的评估，得到最终在线动态安全评估结果。本发明提出的电力系统在线动态安全模型，能够为电力系统提供快速、高效、精准的预测评估，有利于电力人员的系统维护和安全措施预防的工作，提高电力系统运行的安全性和稳定性，提高供电的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 成分 分析 卷积 神经网络 动态 安全 评估 方法 | ||
【主权项】：
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