[发明专利]用神经网络和交叉熵采样的风电电力系统可靠性估测方法有效
| 申请号： | 201911134085.1 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110991122B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 叶承晋;庄欣然;丁一;宋永华 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;H02J3/00;G06F119/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用神经网络和交叉熵采样的风电电力系统可靠性估测方法。利用历史风电数据，对电力系统网络模型进行训练，对风电场风速的概率分布进行估计；对高斯随机噪声进行采样，将采样后的高斯随机噪声通过电力系统网络模型的生成网络处理输出风速，通过求解计算电力不足时间概率和电力不足期望的两个可靠性参数，实现对含风电场电力系统的高效可靠性估测。本发明在考虑多个风电场风速大小的空间相关性的前提下，对风电场风速的概率分布进行估测，并实现高效的系统状态采样和可靠性估测。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 交叉 采样 电力系统 可靠性 估测 方法 | ||
【主权项】：
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