摘要
本发明涉及高压直流输电系统技术领域,且公开了高压直流输电系统的稳定性控制方法,通过电网监测系统实时采集包括直流电压、交流电压、功率、频率等电气参数,以及历史负荷数据、气候条件等外部影响因素,将采集的数据进行预处理,去除噪声,并按时间顺序组织成训练数据集和测试数据集。通过深度学习模型对电网动态的精准预测,能够有效提前识别出电网的潜在扰动,提前采取应对措施,从而显著提高系统的响应速度与控制精度。相比于传统的PID控制或经典电压调节方法,本发明的系统能更快速、准确地调整功率和电压,从而减少系统不稳定的风险,通过采用分布式控制单元与局部反馈机制,系统能够在面对不同电网部分的扰动时,进行局部调节。
技术关键词
高压直流输电系统
稳定性控制方法
局部反馈机制
电网监测系统
全局优化控制
故障恢复机制
分布式控制系统
历史负荷数据
深度学习预测模型
多层卷积神经网络
训练深度学习模型
局部优化算法
故障恢复模块
电压调节方法
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