一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法

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一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法
申请号:CN202411611473
申请日期:2024-11-12
公开号:CN119598281B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法,包括:根据电力系统的电力潮流数据,识别电力逆流事件和潜在逆流失稳事件;构建电力失稳模式识别模型,识别潜在逆流失稳事件的失稳模式和失稳事件风险等级;基于节点的逆流影响因子,识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点;根据逆流冲击负荷超限的电网关键节点的负荷偏差值,确定需要转移的负荷量,并制定负荷调控方案;基于电力失稳模式识别模型,预测失稳前兆事件转变为逆流失稳事件的时间点;评估实行负荷调控方案后的电网系统稳定性,并基于调控反馈数据优化调控参数。本发明显著提升了电力系统对逆流与失稳事件的监测、预警和动态调控能力,有效保障了电网的安全稳定运行。
技术关键词
失稳事件 电网关键节点 负荷 模式识别模型 阻尼 电力系统 频率 特征数据库 电网系统 偏差 动态 参数 预警方法 因子 数据预处理算法 幅值
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