公开(公告)号：CN116226620A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310114012.6

申请日：2023-02-14

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 吕艳玲 ,  訾源淞 ,  马钰淑 ,  郝文波 ,  刘志鹏

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于SVM和LSTM的次同步振荡模态辨识方法，包括以下步骤：S1：采集电力系统的电压信号和电流信号；S2：对电压信号和电流信号进行预处理，得到次同步振荡信号，划分为训练样本数据和测试样本数据；S3：构建并训练长短期记忆神经网络模型；S4：构建并训练支持向量机模型；S5：将训练后的长短期记忆神经网络模型和支持向量机模型进行融合，得到组合模型；S6：将待测次同步振荡信号输入至组合模型，完成次同步振荡模态辨识。该次同步振荡模态辨识方法将支持向量机和长短期记忆神经网络相结合，对次同步振荡的相关参数进行辨识，提高辨识的准确率，为电力系统稳定性提供保障。