一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法

本发明公开了一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法，将系统频率响应物理模型最低频率表达式划分成不同部分，构建物理信息内嵌层特征，包括第一特征信息、第一权重信息以及第一偏置信息，并进一步获取物理信息内嵌层输出函数；物理信息内嵌层的输出函数和系统运行特征数据，将二者归一化后进行合并，作为输入层嵌入长短期记忆网络，构建基于物理信息内嵌层的新型电力系统最低频率预测模型。该方法将频率预测物理模型与深度学习算法深度融合，增强了数据驱动模型挖掘物理知识的能力，能够快速准确的对扰动后系统最低频率进行预测。