一种方差引导式域适应电力系统暂态稳定自适应评估方法及系统

    公开(公告)号:CN119448182A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411076176.5

    申请日:2024-08-07

    Abstract: 本发明公开了一种方差引导式域适应电力系统暂态稳定自适应评估方法及系统,方法包括:获取电力系统不同运行场景下的电压轨迹簇特征构造源域数据,利用神经网络对源域数据进行训练,构建源域任务模型;获取电力系统运行场景发生变化时的响应数据,构建目标域数据,将源域数据与目标域数据进行合并构建混合样本集;利用改进暂态稳定评估方法和混合样本集对源域任务模型进行更新,构建目标域任务模型;将电力系统的实时运行数据输入至目标域任务模型,对电力系统的暂态稳定进行评估。本发明通过实时更新源域任务模型以适应电网运行场景的动态变化,解决了传统深度学习模型在新能源电力系统中因工况多变而导致的评估不准确问题,提高了暂态稳定评估的精度和鲁棒性。

    一种基于嵌入式特征增强的电力系统暂态稳定评估方法

    公开(公告)号:CN119518686A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411401415.X

    申请日:2024-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式特征增强的电力系统暂态稳定评估方法,涉及电力系统技术领域。包括将多个阶段的节点电压视为轨迹簇,并根据对应的几何属性构建输入特征;基于深度学习,采用卷积神经网络模型搭建暂态稳定评估模型特征提取器,设计并建立嵌入式特征增强模块;将所述嵌入式特征增强模块集成于暂态稳定评估模型特征提取器中。本发明通过引入嵌入式增强模块,利用正交性约束和余弦相似性约束,有效地消除了无用分量对特征表达的影响。

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