[發明專利]一種用于生成電網仿真樣本的方法及系統

在審

• 申請號: 202110564784.0
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113435473A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 史東宇;孟憲博;李鐵;唐俊刺;張璐路;侯金秀;崔岱;孫文濤;嚴劍鋒;于之虹;呂穎;魯廣明
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 姜麗樓

1.一種用于生成電網仿真樣本的方法，所述方法包括：

采集電網的基礎數據，確定基礎數據中的可調變量，并確定可調變量的上下界、收斂標志及穩定指標；

搭建神經網絡，以可調變量作為申請網絡的輸入量，以可調變量的收斂標志及穩定標志作為輸出量，并指定神經網絡中任意中間層為穩定特征空間；

確定目標生成的樣本數量，根據樣本數量確定穩定特征空間內的泊松圓盤半徑，隨機生成與樣本數量相同數量的潮流數據作為初始樣本，并獲取初始樣本的收斂標志及穩定標志；

將初始樣本輸入神經網絡進行訓練，并根據泊松圓盤半徑確定初始樣本在穩定特征空間內，每個初始樣本與最近鄰初始樣本的歐式距離的最小距離的平均值，若平均值大于預設閾值，確定每個初始樣本在穩定特征空間內的調整目標，并根據可調變量的上下界，對初始樣本進行調整，使初始樣本在穩定空間內接近調整目標，并生成電網仿真樣本。

2.根據權利要求1所述的方法，所述確定每個初始樣本在穩定特征空間內的調整目標使用斥力調整法。

3.根據權利要求1所述的方法，所述對初始樣本進行調整使用反向傳播算法。

4.根據權利要求1所述的方法，所述平均值若小于預設閾值，調整初始樣本的輸入量。

5.一種用于生成電網仿真樣本的系統，所述系統包括：

指標確定單元，采集電網的基礎數據，確定基礎數據中的可調變量，并確定可調變量的上下界、收斂標志及穩定指標；

神經網絡搭建單元，搭建神經網絡，以可調變量作為申請網絡的輸入量，以可調變量的收斂標志及穩定標志作為輸出量，并指定神經網絡中任意中間層為穩定特征空間；

樣本輸入單元，確定目標生成的樣本數量，根據樣本數量確定穩定特征空間內的泊松圓盤半徑，隨機生成與樣本數量相同數量的潮流數據作為初始樣本，并獲取初始樣本的收斂標志及穩定標志；

樣本輸出單元，將初始樣本輸入神經網絡進行訓練，并根據泊松圓盤半徑確定初始樣本在穩定特征空間內，每個初始樣本與最近鄰初始樣本的歐式距離的最小距離的平均值，若平均值小于預設閾值，確定每個初始樣本在穩定特征空間內的調整目標，并根據可調變量的上下界，對初始樣本進行調整，使初始樣本在穩定空間內接近調整目標，并生成電網仿真樣本。

6.根據權利要求5所述的系統，所述確定每個初始樣本在穩定特征空間內的調整目標使用斥力調整法。

7.根據權利要求5所述的系統，所述對初始樣本進行調整使用反向傳播算法。

8.根據權利要求5所述的系統，所述平均值若小于預設閾值，調整初始樣本的輸入量。