Invention Grant
- Patent Title: 一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法
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Application No.: CN202110212733.1Application Date: 2021-02-25
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Publication No.: CN112861439BPublication Date: 2022-12-09
- Inventor: 孙宏斌 , 郭庆来 , 杨滢 , 周艳真 , 谢栋 , 王彬 , 吴文传 , 祁炜雯 , 王铮澄 , 兰健
- Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区清华园1号; ;
- Assignee: 清华大学,国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司,国网浙江省电力有限公司
- Current Assignee: 清华大学,国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司,国网浙江省电力有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区清华园1号; ;
- Agency: 北京清亦华知识产权代理事务所
- Agent 罗文群
- Main IPC: G06F30/27
- IPC: G06F30/27 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06F113/04

Abstract:
本发明涉及一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法,属于电力技术领域。本发明从电网历史数据或仿真计算数据中获取电网数据样本和所有变量的上、下限值,采用深度自编码器对归一化电网数据样本进行降维,统计降维后样本的分布情况,在降维后样本分布稀疏的区间重新生成数据,通过解码器、归一化逆变换和潮流计算验证得到新的电力系统仿真样本。本发明能够主动生成在历史数据中较少涉及的样本,提高电力系统仿真样本的多样性,此外,本发明得到的样本还会经过潮流分析验证,从而提高样本的有效性。
Public/Granted literature
- CN112861439A 一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法 Public/Granted day:2021-05-28
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