发明授权
- 专利标题: 电网低频振荡预测方法及装置
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申请号: CN202010100034.3申请日: 2020-02-18
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公开(公告)号: CN111355247B公开(公告)日: 2022-04-01
- 发明人: 陈磊 , 傅一苇 , 张晓华 , 冯长有 , 李铁 , 张艳军 , 崔岱 , 段方维 , 杨滢璇 , 刘芮彤 , 韩月
- 申请人: 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区双清路30号清华大学; ; ;
- 专利权人: 清华大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国网辽宁省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 清华大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国网辽宁省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区双清路30号清华大学; ; ;
- 代理机构: 北京路浩知识产权代理有限公司
- 代理商 张秀程
- 主分类号: H02J3/24
- IPC分类号: H02J3/24 ; H02J3/46 ; G01R31/08
摘要:
本发明实施例提供一种电网低频振荡预测方法及装置,所述方法包括:获取电网潮流数据;将所述电网潮流数据,输入至深度学习模型,输出系统的主导模式阻尼比;其中,所述深度学习模型是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的主导模式阻尼比标记进行训练后得到;基于所述主导模式阻尼比确定电网是否出现低频振荡。本发明实施例提供的电网低频振荡预测方法及装置,利用基于深度学习的电网低频振荡预测方法,能够有效提高低频振荡模式的阻尼比,从而防止电网发生低频振荡事故。
公开/授权文献
- CN111355247A 电网低频振荡预测方法及装置 公开/授权日:2020-06-30