基于深度置信网络的电力系统临界惯量预测方法

基于深度置信网络的电力系统临界惯量预测方法，包括：构建深度置信网络DBN模型；根据影响临界惯量Hmin的主要因素，确定深度置信网络DBN模型的输入特征值xk、输出特征值yn；构造预测临界惯量Hmin的样本数据库，生成训练样本集、测试样本集；设置深度置信网络DBN模型各层神经元，并评估模型预测结果。该方法能够在电网实际等效惯量小于临界惯量时段调度后台快速准确的做出有效措施，从而保障电网频率安全稳定。