[發(fā)明專利]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與阻抗模裕度的靜態(tài)電壓穩(wěn)定監(jiān)測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110698905.0 | 申請日: | 2021-06-23 | 
| 公開(公告)號: | CN113394774A | 公開(公告)日: | 2021-09-14 | 
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李帥虎;侯杰;劉制;王婷婷 | 申請(專利權(quán))人: | 湘潭大學(xué) | 
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00 | 
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 | 
| 地址: | 411105 *** | 國省代碼: | 湖南;43 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 深度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 阻抗 模裕度 靜態(tài) 電壓 穩(wěn)定 監(jiān)測 方法 | ||
1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與阻抗模裕度的靜態(tài)電壓穩(wěn)定監(jiān)測方法,其特征在于,包括:
步驟S1、建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
步驟S2、設(shè)定一個(gè)確定的負(fù)荷水平參數(shù),在該參數(shù)下進(jìn)行阻抗模裕度算法的計(jì)算,得到所有系統(tǒng)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值;
步驟S3、對所有負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值進(jìn)行排序,找到相對薄弱節(jié)點(diǎn)進(jìn)行觀測;
步驟S4、隨機(jī)設(shè)定系統(tǒng)的整體負(fù)荷水平參數(shù),計(jì)算薄弱節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值,將多組輸入?yún)?shù)與阻抗模裕度值帶入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中迭代學(xué)習(xí)其特征,直到獲得期望的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后迭代停止;
步驟S5、實(shí)時(shí)采集輸入數(shù)據(jù),并通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測當(dāng)前薄弱節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值,根據(jù)當(dāng)前薄弱節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值,判斷當(dāng)前的系統(tǒng)電壓穩(wěn)定狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2具體包括:
S21:負(fù)荷水平參數(shù)k為負(fù)荷比例系數(shù)。當(dāng)k等于1時(shí),系統(tǒng)處于基態(tài);當(dāng)k值超過極限負(fù)荷比例系數(shù)kmax,系統(tǒng)傳輸負(fù)荷超過系統(tǒng)傳輸負(fù)荷極限,將會造成系統(tǒng)潮流計(jì)算不收斂,無法求解;
S22:計(jì)算阻抗模裕度的步驟:
定義相量測量單元單元采集到的電流數(shù)據(jù)為電流模I,定義相量測量單元單元采集到的電壓數(shù)據(jù)為電壓模U;
定義ZiLD=U/I,為用電負(fù)荷端的靜態(tài)等效阻抗模;
定義ZiTHEV=dU/dI,為綜合動態(tài)等效阻抗模;
定義阻抗模裕度值為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S3具體包括:
S31:相對薄弱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)n可以根據(jù)實(shí)際需求或相關(guān)規(guī)定確定;
S32:阻抗模裕度值排序是在系統(tǒng)基態(tài)下進(jìn)行的,即負(fù)荷比例系數(shù)為1的情況下。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S4具體包括:
S41:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入定義為相量測量單元單元采集到的電壓數(shù)據(jù)、相量測量單元單元采集到的有功負(fù)荷數(shù)據(jù)、相量測量單元單元采集到的電壓相角數(shù)據(jù)以及無功負(fù)荷數(shù)據(jù);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出定義為所監(jiān)測薄弱節(jié)點(diǎn)的阻抗模裕度值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S5具體包括:
S51:實(shí)時(shí)采集各薄弱節(jié)點(diǎn)的傳感器數(shù)據(jù),作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù),根據(jù)S4所訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測實(shí)時(shí)的阻抗模裕度值;當(dāng)阻抗模裕度值小于閾值ηmin=0.1時(shí),判斷電網(wǎng)系統(tǒng)電壓失穩(wěn)。
6.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與阻抗模裕度的靜態(tài)電壓穩(wěn)定監(jiān)測方法,包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1至5任一所述方法的步驟。
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