摘要
本发明属于电力系统暂态稳定评估领域,具体为基于FCNs‑BiGRU的电力系统暂态稳定评估方法,本方法通过生成反映不同潮流运行方式与故障条件的原始数据集,提取暂态电气量作为输入特征;通过改进经验模态分解提取样本不同特性的模态,揭示电气信号的暂态特性;考虑全卷积神经网络与双向门控循环单元各自对短期、长期特征的提取能力,根据处理后的电气量测数据得到原始的高维度输入与样本稳定性标签之间的映射关系;基于离线训练构建多维特征驱动集成模型后,使用训练好的模型在线应用过程中,完成在线暂态稳定评估。本发明能够考虑电力系统样本时频域信息,构造样本特征数量适度且丰富的数据集,准确判断电力系统实际运行情况。
技术关键词
暂态稳定评估
全卷积神经网络
经验模态分解方法
门控循环单元
通道注意力机制
时序
数据
Sigmoid函数
判断电力系统
样本
在线
标签
关系
有功功率
电气
离线