[发明专利]基于CNN的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法有效
| 申请号： | 202011068700.6 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112329535B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 叶圣永;张文涛;魏俊;刘旭娜;刘立扬;韩宇奇;龙川;刘洁颖;李达;赵达维 | 申请（专利权）人： | 国网四川省电力公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/084;H02J3/00 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 张严芳 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于CNN的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法，提供一种更加适用于高比例可再生能源并网电力电子化系统中相对复杂的运行工况与振荡环境的识别方法，包括：根据EDSs数学模型生成LFO样本数据，采用时域特征提取的算法对LFO样本数据进行预处理操作；根据辨识要求确立分类准则，按照分类准则划分标记LFO样本数据以供后续网络训练与测试；搭建CNN模型，输入训练样本进行网络训练，通过测试样本分类准确率确定网络训练完成与否；将待测LFO信号经滑窗取样输入CNN，通过输出分析完成对LFO频率以及衰减因子模态特征的辨识。本发明具有对电力系统低频振荡模态特征快速辨识等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 电力系统 低频 振荡 特征 快速 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网四川省电力公司经济技术研究院，未经国网四川省电力公司经济技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011068700.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种标志牌清洗设备
- 下一篇：基于超晶格和压缩感知的安全高效数据传输方法
