Invention Publication
- Patent Title: 一种基于迁移学习的电力系统输电断面极限评估方法
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Application No.: CN202210293759.8Application Date: 2022-03-23
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Publication No.: CN114818469APublication Date: 2022-07-29
- Inventor: 孙宏斌 , 郭庆来 , 王铮澄 , 王彬 , 仇晨光 , 熊浩 , 葛亚明 , 吴文传 , 周艳真 , 刘赫 , 周挺 , 刘东 , 杨康
- Applicant: 清华大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区清华园; ;
- Assignee: 清华大学,国网江苏省电力有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee: 清华大学,国网江苏省电力有限公司,国家电网有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区清华园; ;
- Agency: 北京清亦华知识产权代理事务所
- Agent 单冠飞
- Main IPC: G06F30/27
- IPC: G06F30/27 ; G06Q50/06 ; G06F119/02
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Abstract:
本发明公开了一种基于迁移学习的电力系统输电断面极限评估方法,该方法包括:确定用于表征电力系统历史运行状态以及给定输电断面的极限传输容量标签的历史样本集合;生成新运行场景下带有断面TTC标签的预设数量电力系统运行样本集;构建用于电力系统输电断面极限评估的深度神经网络模型;根据迁移学习,训练深度神经网络模型的待求参数并得到训练好的深度神经网络模型;进行电力系统给定输电断面的TTC预测。本发明能够大幅度降低深度学习模型更新所需的新样本标注时间,使深度学习模型适用于新场景下的电力系统输电断面极限评估,同时为电力系统运行调度人员提供调度依据,提高了电力系统调度的安全性。
Public/Granted literature
- CN114818469B 一种基于迁移学习的电力系统输电断面极限评估方法 Public/Granted day:2024-09-24
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