[发明专利]基于LSTM与相轨迹的电力系统低频振荡模态辨识方法有效
| 申请号： | 202011599359.7 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112751345B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 张昌华;徐子豪;张坤;吴云峰;陈树恒;刘群英 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H02J3/24 | 分类号： | H02J3/24 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络与相轨迹分析法的电力系统低频振荡模态快速辨识方法，提供一种分析准确，设计合理的电力系统低频振荡模态快速辨识方法，包括：根据EDSs数学模型生成LFO样本数据，采用相轨迹分析法对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，建立数据集以供后续网络训练与测试；搭建LSTM神经网络模型，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；通过滑窗获取待测LFO信号，经预处理操作后输入LSTM神经网络，根据输出结果分析完成对LFO频率以及衰减因子模态的辨识。本发明具有对电力系统低频振荡模态辨识快速、可辨识低频振荡模态变化且识别结果可靠性高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 轨迹 电力系统 低频 振荡 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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