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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;浙江大学;国网安徽省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种基于LSTM的极限相位差预测方法、装置及介质。方法包括：对指定电网的电网仿真模型中线路设置三相短路故障，收集多种故障类型下的运行样本数据，运行样数据包括：电网两侧角度差以及电量样本数据；采用二分法根据电网两侧角度差、预先设置的初始故障持续时间下限值和初始故障持续时间上限值，确定多种故障类型的临界失稳时间；根据临界失稳时间确定多个故障类型的极限相位差；将多种故障类型的电量样本数据作为预先构建的训练模型的输入数据，将多种故障类型下的极限相位差作为输出进行模型训练，生成极限相位差预测模型；将采集的待预测故障的待预测电量数据输入至极限相位差预测模型中，输出待预测故障的极限相位差预测值。
主权项：1.一种基于LSTM的极限相位差预测方法，其特征在于，包括：对指定电网的电网仿真模型中线路设置三相短路故障，收集多种故障类型下的运行样本数据，其中所述运行样数据包括：电网两侧角度差以及电量样本数据；采用二分法根据所述电网两侧角度差、预先设置的初始故障持续时间下限值和初始故障持续时间上限值，确定多种故障类型的临界失稳时间；根据所述临界失稳时间确定多个故障类型的极限相位差；将多种故障类型的所述电量样本数据作为预先构建的训练模型的输入数据，将多种故障类型下的极限相位差作为输出进行模型训练，生成极限相位差预测模型；将采集的待预测故障的待预测电量数据输入至所述极限相位差预测模型中，输出所述待预测故障的极限相位差预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电力科学研究院有限公司 浙江大学 国网安徽省电力有限公司 一种基于LSTM的极限相位差预测方法、装置及介质
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