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公开(公告)号:CN112819647A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202011424246.3
申请日:2020-12-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电网故障后暂态稳定性实时预测方法及装置,其中方法包括:当检测到电网发生故障时,通过同步相量测量单元PMU采集电网受扰轨迹数据;采用电网受扰轨迹数据,计算所有机组对分别对应的响应能量指标;采用所有机组对分别对应的响应能量指标构建机组对能量特征图数据;将机组对能量特征图数据输入预设已训练卷积神经网络模型,得到电网故障后暂态稳定性预测结果。本发明将电网受扰轨迹数据转换为机组对响应能量指标,并生成机组对能量特征图,采用机组对能量特征图作为输入量,结合含注意力机制的卷积神经网络模型,能够有效提高暂态稳定信息在模型中的流动,可以快速、简单地对电网故障后的暂态稳定性进行实时预测。
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公开(公告)号:CN112819647B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202011424246.3
申请日:2020-12-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电网故障后暂态稳定性实时预测方法及装置,其中方法包括:当检测到电网发生故障时,通过同步相量测量单元PMU采集电网受扰轨迹数据;采用电网受扰轨迹数据,计算所有机组对分别对应的响应能量指标;采用所有机组对分别对应的响应能量指标构建机组对能量特征图数据;将机组对能量特征图数据输入预设已训练卷积神经网络模型,得到电网故障后暂态稳定性预测结果。本发明将电网受扰轨迹数据转换为机组对响应能量指标,并生成机组对能量特征图,采用机组对能量特征图作为输入量,结合含注意力机制的卷积神经网络模型,能够有效提高暂态稳定信息在模型中的流动,可以快速、简单地对电网故障后的暂态稳定性进行实时预测。
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