面向迁移学习的电力系统故障样本生成和模型构建方法

    公开(公告)号:CN110943453B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN201911342187.2

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明提供了面向迁移学习的电力系统故障样本生成及模型构建方法,其中,电力系统暂态稳定评估模型构建方法包括:获取初始电力系统暂态稳定评估模型;得到电力系统故障样本;将电力系统故障样本输入到初始电力系统暂态稳定评估模型,得到初始电力系统暂态稳定评估模型对应的全连接层的输出结果;将全连接层的输出结果作为初始电力系统暂态稳定评估模型的分类层的输入特征;基于电力系统故障样本中的暂态稳定和暂态失稳样本,训练分类层,得到满足评估要求的电力系统暂态稳定评估模型。本发明解决了电力系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时,原有电力系统暂态稳定评估模型不再适用,重新训练一个电力系统暂态稳定评估模型耗时耗内存的问题。

    一种电力系统暂态电压稳定自适应评估方法和系统

    公开(公告)号:CN113162037A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110444126.8

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本发明提供一种电力系统暂态电压稳定自适应评估方法和系统,其中评估方法包括:当电力系统发生故障时,实时获取故障后的每个时间步的时序轨迹;计算所述每个时间步的时序轨迹与所述时间步对应的多维shapelet之间的距离;基于所述距离与所述时间步对应分裂点的比对结果,输出所述时间步对应的电力系统暂态电压稳定评估结果;其中,所述多维shapelet、分裂点是基于时序轨迹样本数据以及预先确定的稳定状态标签进行训练后得到。通过本发明实施例能够自适应地进行暂态电压稳定评估,适应了故障后时序轨迹数据的实际获取情况,能够实时给出评估结果,能够准确及时地判断当前电力系统的状态,且具有可解释性。

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