公开(公告)号：CN110009141B

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN201910222563.8

申请日：2019-03-22

Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 ,  山东大学

Inventor： 刘晓明 ,  梁志祥 ,  孙东磊 ,  李山 ,  袁振华 ,  牟颖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于SDAE特征提取和SVM分类模型的爬坡事件预测方法及系统，包括：利用离线的时域仿真法生成样本，选取8个输入特征作为SDAE的输入层特征，将选择的特征输入到SDAE进行特征提取。假设SDAE有N个隐层，得到每一个层提取的抽象特征,利用SDAE提取的各个隐层特征训练SVM，充分利用所有隐层提取的特征信息；本发明有益效果：分类模型可以快速而且准确地判断出下一时刻是否存在爬坡事件，针对存在爬坡事件的情况，具体计算出有功不平衡量，从而有针对性地进行安全防御。该方法快速准确，能够对爬坡事件进行有效辨识。

公开(公告)号：CN110009141A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910222563.8

申请日：2019-03-22

Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 ,  山东大学

Inventor： 刘晓明 ,  梁志祥 ,  孙东磊 ,  李山 ,  袁振华 ,  牟颖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于SDAE特征提取和SVM分类模型的爬坡事件预测方法及系统，包括：利用离线的时域仿真法生成样本，选取8个输入特征作为SDAE的输入层特征，将选择的特征输入到SDAE进行特征提取。假设SDAE有N个隐层，得到每一个层提取的抽象特征,利用SDAE提取的各个隐层特征训练SVM，充分利用所有隐层提取的特征信息；本发明有益效果：分类模型可以快速而且准确地判断出下一时刻是否存在爬坡事件，针对存在爬坡事件的情况，具体计算出有功不平衡量，从而有针对性地进行安全防御。该方法快速准确，能够对爬坡事件进行有效辨识。