摘要
本发明公开了一种电网前瞻风险评估方法、装置和介质,涉及电网调度优化技术领域,解决了现有技术中风力发电仍存在风速不稳定、风机效率低、电网调度难和安全性差的问题。本发明通过根据历史时段的风机功率数据,构建目标风机功率时间序列,然后训练极限学习机模型、长短时记忆神经网络模型和时间卷积网络模型,之后获取短期风功率的预测结果,提高对于短期风功率的预测结果的准确性和灵活性。在电网的离线阶段,根据电网断面数据集,构建生成对抗网络模型,生成至少一种电网前瞻场景序列;在电网的在线运行阶段,根据预设的风险评估指标和当前的电网运行场景信息,获得电网前瞻运行场景序列,增强对电网的运行风险评估的准确性和时效性。
技术关键词
风险评估方法
线性回归模型
时间卷积网络
生成对抗网络模型
极限学习机
电网运行风险评估
序列
气象监测数据
神经网络模型
电网断面
功率
电网运行状态
风机
时序运行模拟
场景
深度确定性策略梯度方法
分段
BiLSTM模型
系统为您推荐了相关专利信息
拍合式继电器
测试方法
吸力
曲线
一元线性回归模型
因子
自然灾害
评估工作流
脆弱性模型
风险评估方法
节能型风机
温度预测模型
PID控制算法
两通阀
风速
雷击风险评估方法
概率密度函数
高风险
检验方法
网格
产品质量预测
样本
线性回归模型
连续型数据
软件