一种用于电力系统的脱网预测方法、装置、终端设备及存储介质
申请号:CN202510880370
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120745930A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于电力系统的脱网预测方法、装置、终端设备及存储介质,属于电力系统领域,所述方法为:获取电力系统的脱网容量、电压越限、潮流越限和频率越限;将脱网容量、电压越限、潮流越限和频率越限输入至脱网预测模型中,获得脱网预测结果;其中,脱网预测模型,包括:基于历史脱网记录样本,确定若干训练集和验证集,基于若干训练集、验证集和深度学习模型,重复执行优化操作,在所有训练集全部执行优化操作后,停止执行优化操作,并选取优评估参数最优的深度学习模型作为脱网预测模型;根据所述脱网预测结果,生成所述电力系统对应的设备维护措施,因此,通过实施本发明,能够解决现有技术存在的脱网预测存在预测准确率低的问题。
技术关键词
深度学习模型
电力系统
电压越限
训练集
样本
超参数
更新模型参数
梯度下降优化算法
数据获取模块
终端设备
频率
历史运行数据
可读存储介质
措施
传播算法
预测装置
计算机
处理器
标记