[發(fā)明專(zhuān)利]融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011054479.9
• 申請(qǐng)日: 2020-09-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112183641B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 茍競(jìng);劉方;楊新婷;劉瑩;朱覓;汪榮華;唐權(quán);胥威汀;李婷;王云玲
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)四川省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/16
• 代理公司: 成都行之專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 張超

1.一種融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取擾動(dòng)事故后電力系統(tǒng)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定數(shù)據(jù)集；其中，所述暫態(tài)頻率穩(wěn)定數(shù)據(jù)集包括輸入特征變量數(shù)據(jù)和輸出特征變量數(shù)據(jù)；

S2：用所述輸入特征變量數(shù)據(jù)和所述輸出特征變量數(shù)據(jù)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S3：根據(jù)所述輸入特征變量和訓(xùn)練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取頻率指標(biāo)預(yù)估值，用所述頻率指標(biāo)預(yù)估值和所述輸出特征變量數(shù)據(jù)對(duì)堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)，得到訓(xùn)練好的堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)；

S4：在線獲取擾動(dòng)事故后所述暫態(tài)頻率穩(wěn)定數(shù)據(jù)集中的輸入特征變量數(shù)據(jù)A；

S5：根據(jù)所述輸入特征變量數(shù)據(jù)A、訓(xùn)練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及訓(xùn)練好的所述堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)對(duì)擾動(dòng)事故后的頻率穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估；

所述S3包括以下子步驟：

S31：對(duì)所述輸入特征變量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

S32：將歸一化處理后的所述輸入特征變量數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到所述頻率指標(biāo)預(yù)估值；

S33：將所述輸出特征變量數(shù)據(jù)和所述頻率指標(biāo)預(yù)估值輸入所述堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至迭代次數(shù)到達(dá)第二預(yù)設(shè)次數(shù)或者訓(xùn)練精度達(dá)到第二預(yù)設(shè)精度；

所述S5包括以下子步驟：

S51：對(duì)所述輸入特征變量數(shù)據(jù)A進(jìn)行歸一化處理；

S52：將歸一化處理后的所述輸入特征變量數(shù)據(jù)A輸入訓(xùn)練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到頻率指標(biāo)預(yù)估值A(chǔ)；

S53：將所述頻率指標(biāo)預(yù)估值A(chǔ)輸入訓(xùn)練好的所述堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行校正，得到頻率指標(biāo)預(yù)測(cè)值A(chǔ)；

S54：根據(jù)所述頻率指標(biāo)預(yù)測(cè)值A(chǔ)對(duì)擾動(dòng)事故后的頻率穩(wěn)定性的進(jìn)行評(píng)估；

若，F(xiàn)N^min≤FN≤FN^max且|RoCoF|≤RoCoF^max，則認(rèn)為擾動(dòng)事故后的頻率穩(wěn)定，否則，認(rèn)為頻率失穩(wěn)；

其中，F(xiàn)N為極值頻率，F(xiàn)N^min為極值頻率的最小值；FN^max為極值頻率的最大值，RoCoF為頻率變化率，RoCoF^max為頻率變化率的最大值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法，其特征在于，所述輸入特征變量數(shù)據(jù)包括有功不平衡量、發(fā)電機(jī)組的單位調(diào)節(jié)功率、旋轉(zhuǎn)備用水平、機(jī)組開(kāi)關(guān)狀態(tài)、機(jī)組慣性水平、阻尼系數(shù)、調(diào)速器響應(yīng)時(shí)間以及渦輪機(jī)參數(shù)；所述輸出特征變量數(shù)據(jù)包括極值頻率、極值頻率對(duì)應(yīng)時(shí)間、頻率變化率以及準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)頻率。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法，其特征在于，所述S2包括以下子步驟：

S21：對(duì)所述輸入特征變量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；

S22：用所述輸出特征變量數(shù)據(jù)和歸一化處理后的所述輸入特征變量數(shù)據(jù)對(duì)所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至迭代次數(shù)到達(dá)第一預(yù)設(shè)次數(shù)或者訓(xùn)練精度達(dá)到第一預(yù)設(shè)精度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法，其特征在于，所述暫態(tài)頻率穩(wěn)定數(shù)據(jù)集包括以下兩種獲取方式：

a.采用時(shí)域仿真模擬擾動(dòng)事故后電力系統(tǒng)的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)過(guò)程，從而獲取所述暫態(tài)頻率穩(wěn)定數(shù)據(jù)集；

b.從電力系統(tǒng)控制中心采集的頻率數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任意一項(xiàng)所述的一種融合預(yù)估-校正深度學(xué)習(xí)的暫態(tài)頻率穩(wěn)定評(píng)估方法，其特征在于，所述S3之后還包括一個(gè)測(cè)試步驟，所述測(cè)試步驟用于對(duì)訓(xùn)練好的所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述堆棧極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。