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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的风电渗透电力系统惯量评估方法及系统，本发明包括建立不同风电渗透率下的电力系统的模型；计算不同风电渗透率下的电力系统的等效惯量；进行潮流仿真获取不同风电渗透率下的电力系统的候选电力系统变量，对候选电力系统变量和等效惯量进行相关性分析以筛选出最具相关性的电力系统变量并与等效惯量构建训练数据集；构建神经网络模型，利用训练数据集训练神经网络模型使其建立电力系统变量向量及其等效惯量之间的映射关系用于待评估的电力系统的惯量评估。本发明旨在针对渗透率变化的电力系统的惯量进行准确评估以确保电网安全、可靠、稳定地运行。
主权项：1.一种基于神经网络的风电渗透电力系统惯量评估方法，其特征在于，包括：S101，在仿真分析软件中建立不同风电渗透率下的电力系统的模型；S102，计算不同风电渗透率下的电力系统的等效惯量；在仿真分析软件中对不同风电渗透率下的电力系统进行潮流仿真，通过广域测量系统WAMS获取不同风电渗透率下的电力系统的候选电力系统变量，对候选电力系统变量和等效惯量进行相关性分析以筛选出最具相关性的电力系统变量；S103，根据筛选出的电力系统变量构建电力系统变量向量，将电力系统变量向量及其对应的等效惯量构建训练数据集；S104，构建神经网络模型，利用训练数据集训练神经网络模型使其建立电力系统变量向量及其等效惯量之间的映射关系；S105，针对待评估的电力系统，将该电力系统的电力系统变量向量输入训练好的神经网络模型，从而获得该电力系统的系统惯量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖南省电力有限公司 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 国家电网有限公司 基于神经网络的风电渗透电力系统惯量评估方法及系统
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