基本信息:
- 专利标题： 基于深度卷积网络的电网运行方式灵敏度分析方法
- 申请号：CN202311583857.6 申请日：2023-11-24
- 公开(公告)号：CN117609694A 公开(公告)日：2024-02-27
- 发明人： 王宏志 , 郑胜文 , 刘怀远 , 陈兴雷 , 文晶 , 李文臣 , 崔勇 , 顾军
- 申请人： 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
- 申请人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
- 专利权人： 哈尔滨工业大学,中国电力科学研究院有限公司,国网上海市电力公司
- 当前专利权人： 哈尔滨工业大学,中国电力科学研究院有限公司,国网上海市电力公司
- 当前专利权人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
- 代理机构： 哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司
- 代理人： 张利明
- 主分类号： G06F18/10
- IPC分类号： G06F18/10 ; H02J3/00 ; G06F18/213 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06F17/16 ; G06F17/11
摘要：
基于深度卷积网络的电网运行方式灵敏度分析方法，解决了采用蒙特卡洛方法进行电网在电网系统数据中筛选出多组一维的电网运行方式特征数据，每组进行填充并随机打乱，计算每两组特征数据的组间相关性，再组合并补全缺失部分，得到二维的电网运行方式特征数据，组间相关性高的组位于相邻位置；构建神经网络结构，将二维的电网运行方式特征数据作为神经网络结构的输入，输出为断面可用输电能力；利用训练集对神经网络结构进行训练，根据训练完成的神经网络结构的权重计算神经网络结构中各层输入特征对输出的灵敏度值，进而得到神经网络结构的输入对输出的灵敏度值。