一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。

    一种基于轨迹灵敏度的暂态过电压两阶段优化控制方法

    公开(公告)号:CN111987734A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010801827.8

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹灵敏度的暂态过电压两阶段优化控制方法,包括:根据交直流系统的轨迹灵敏度并结合MPC的基本原理构建两阶段优化控制模型;借助暂态过电压和恢复阶段电压对控制量的轨迹灵敏度,将模型转化成以控制量增量为独立控制变量的二次规划模型;针对直流送端系统暂态过电压失稳场景,在故障发生前求解二次规划模型中暂态过电压预防控制的控制量变化,并将控制量变化施加到交直流系统中;将恢复阶段电压控制的控制量变化施加到交直流系统的恢复过程,并滚动调节控制量直至暂态过电压恢复过程运行在安全范围内。本发明可有效抑制风电经高压直流外送方式下的直流送端系统暂态过电压,在抑制直流送端系统暂态过电压的同时,保证暂态过电压恢复过程的安全性。

    一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272B

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。

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