一种基于神经网络的切负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN113723593B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202110990090.3

    申请日:2021-08-26

    IPC分类号: G06N3/044 G06N3/0464 H02J3/00

    摘要: 本发明属于电网风险分析与评估技术领域,提供了一种基于神经网络的切负荷预测方法及方法。该方法包括,将预处理后的历史电网系统状态场景参数数据集划分为测试集、训练集和验证集;基于训练集对切负荷预测模型进行反向传播训练,在满足设定的迭代次数时,采用验证集对切负荷预测模型的训练效果进行验证,根据切负荷预测模型在验证集上的表现调整切负荷预测模型的网络参数,直到调整后的切负荷预测模型满足设定的要求,得到训练好的切负荷预测模型;基于电网系统状态场景运行数据,采用测试集验证准确率达标后的训练好的切负荷预测模(56)对比文件关守平;吕欣;张艳蕊.基于过程神经网络的短期负荷预测.东北大学学报(自然科学版).2007,(第10期),全文.

    考虑防控措施影响的连锁故障演化模式辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN115241884A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210855973.8

    申请日:2022-07-20

    摘要: 本发明提供了考虑防控措施影响的连锁故障演化模式辨识方法及系统,方法包括获取电网运行状态信息,得到故障后的防控措施;考虑所述防控措施,筛选出当前故障所引起的高概率连锁故障,并计算所述高概率连锁故障的风险值,得到高风险连锁故障集;将所述高风险连锁故障集作为序列,基于前缀投影的模式挖掘,识别所述序列中的关键演化模式。本发明针对发电机出力调整、直流调制和切负荷措施,建立了规划模型,该模型可快速给出最优的电网防控策略;计算连锁故障风险并排序,最终筛选得到高风险连锁故障集;且识别高风险连锁故障集中的关键演化模式,能够有效辨识出电网防控的薄弱环节。本发明考虑防控措施对连锁故障的影响,能够显著减小风险值。

    基于辛普森公式的互联系统暂态电压评估方法和装置

    公开(公告)号:CN116400170A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310357325.4

    申请日:2023-03-31

    摘要: 本发明公开了一种基于辛普森公式的互联系统暂态电压评估方法和装置,方法包括以下步骤:选取互联系统电压暂态稳定的基本指标;测量互联系统在稳定运行时各母线电压幅值数据;构建基于辛普森公式的暂态电压评估指标;建立一系列的代数方程进行求解每个指标对应的权重系数;实时测量各母线在故障期间的电压幅值数据,并计算互联系统在故障期间的各母线暂态电压评估指标;在每个电压采样周期中,对故障期间的互联系统暂态电压稳定性进行判定;在故障结束后,对每条母线截止到故障清除时刻的暂态电压评估指标按从小到大的顺序进行排序,并进行暂态电压稳定程度的评估。本发明实现了对互联系统暂态电压稳定性的全方位评估,以及对系统失稳的风险预警。