[发明专利]一种基于深度学习的电力系统自然频率特性系数区间预测方法在审
| 申请号： | 202110003572.5 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112821383A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张明媚;蒙永苹;杨渝璐;欧睿;许懿;许洁;刘伟;熊伟;甘潼临;廖新颖;李德智;周宇晴;胡润滋;李光杰 | 申请（专利权）人： | 国网重庆市电力公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/24;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人： | 王翔 |
| 地址： | 400014 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的电力系统自然频率特性系数区间预测方法，步骤为：1)确定自然频率特性系数β的主要影响因素；2)利用DNN模型建立系统功率扰动、备用容量、机组启停方式与自然频率特性系数β间的映射关系；3)建立自然频率特性系数β的区间预测模型；4)获取Bootstrap训练集，并对DNN模型进行训练；5)估计自然频率特性系数β预测误差的方差，利用区间预测模型计算自然频率特性系数β预测结果在给定置信水平下的置信区间。本发明可作为AGC控制策略中频率偏差系数B整定的参考依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力系统 自然 频率特性 系数 区间 预测 方法 | ||
【主权项】：
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