基于改进卷积残差记忆网络和门控循环单元的两阶段暂态稳定预测方法

    公开(公告)号:CN114662651B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202210080335.3

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 贵州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积残差记忆网络和门控循环单元的两阶段暂态稳定预测方法,包括:在第一阶段,获取建模仿真需要的底层测量数据,建立基于改进卷积残差记忆网络的暂态稳定预测模型进行定性分析及定量分析;在第二阶段,获取建模仿真需要的底层测量数据,建立基于门控循环单元的发电机功角轨迹预测模型,将定性分析中失稳样本及定量分析中一定置信水平的置信区间的样本进行功角轨迹预测,通过综合判断定性分析,定量分析及功角轨迹预测的结果来确定最终暂态稳定预测结果。本发明能提升暂态稳定预测的准确性,同时在不损失响应速度的情况下,提高了暂态稳定预测可靠性。

    基于改进卷积残差记忆网络和门控循环单元的两阶段暂态稳定预测方法

    公开(公告)号:CN114662651A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210080335.3

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 贵州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积残差记忆网络和门控循环单元的两阶段暂态稳定预测方法,包括:在第一阶段,获取建模仿真需要的底层测量数据,建立基于改进卷积残差记忆网络的暂态稳定预测模型进行定性分析及定量分析;在第二阶段,获取建模仿真需要的底层测量数据,建立基于门控循环单元的发电机功角轨迹预测模型,将定性分析中失稳样本及定量分析中一定置信水平的置信区间的样本进行功角轨迹预测,通过综合判断定性分析,定量分析及功角轨迹预测的结果来确定最终暂态稳定预测结果。本发明能提升暂态稳定预测的准确性,同时在不损失响应速度的情况下,提高了暂态稳定预测可靠性。

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