摘要
本发明公开了电网薄弱环节辨识方法、系统及设备,其中,该方法首先选取电网运行状态的各个评估指标,然后采用层次分析法确定所述各个评估指标的初始权重,采用贝叶斯网络与自学习方法对所述各个评估指标的初始权重进行更新,得到所述各个评估指标的权重;再采用基于直流潮流优化的OPA模型生成电网阻塞事件样本,并根据所述各个评估指标和对应的权重,采用所述电网阻塞事件样本进行电网运行状态评估,得到评估结果;若评估结果显示电网存在连锁故障,则采用链接分析算法对电网的薄弱环节进行辨识。本发明能够提高电网薄弱环节辨识的准确性和效率,可以有效预测和防范电网阻塞事件。
技术关键词
电网薄弱环节
辨识方法
指标
电网运行状态
线路
层次分析法
节点
支路
学习方法
层次结构模型
发电机
样本
初始运行状态
算法
电网拓扑结构
负荷
矩阵
电压
网络
辨识系统
系统为您推荐了相关专利信息
采样点
纹理特征
图像特征提取模型
炉口
判断方法
特征融合方法
初始聚类中心
海洋水声
地质勘探数据
物理海洋学
液流电池流道
优化设计方法
电阻值
损耗
液流电池技术
去块方法
神经网络模型
轻量化卷积神经网络
卷积神经网络训练
图像指标
知识图谱模型
样本
实体
非暂态计算机可读存储介质
关系