[发明专利]基于不完整数据的深度强化学习短期电压稳定性评估方法有效

专利信息
申请号: 202110698474.8 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113379279B 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 关心;刘永楠;刘安琪 申请(专利权)人: 黑龙江大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 董玉娇
地址: 150080 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 基于不完整数据的深度强化学习短期电压稳定性评估方法,涉及多母线电力系统中电压稳定性评估领域。本发明为了解决现有技术中短期电压稳定性的动态评估方法中没有考虑到故障发生时,所采集的母线电压数据缺失导致评估结果准确性差的问题。本发明方法,对于存在数据丢失情况,通过结合故障母线所对应的关联历史数据及训练后的LSTM神经网络模型对丢失的数据进行预测,获得故障母线的母线电压预测值,并利用预测出的母线电压预测对采样结果进行数据填充,最后利用填充后的数据对系统稳定性进行评估。本发明主要用于对多母线电力系统中电压稳定性进行评估。
搜索关键词: 基于 完整 数据 深度 强化 学习 短期 电压 稳定性 评估 方法
【主权项】:
暂无信息
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