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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种基于暂态响应和线路状态信息的主导失稳模式判别方法，包括以下步骤：S1、进行预设次数电网暂态仿真，每次仿真按相同采样间隔与周期采集电网暂态响应信息和线路状态信息，分别得到第一样本集和第二样本集；暂态响应信息包括节点电压及频率、发电机功角差和对应的主导失稳模式；线路状态信息包括线路状态和线路编号；S2、根据第一样本集和第二样本集进行数据复合处理，得到第三样本集；S3、根据第三样本集对添加注意力机制的残差卷积神经网络模型进行训练，直至模型收敛，得到第一模型；S4、根据第一模型结合实际电网暂态响应和线路状态信息，完成主导失稳模式判别。本发明能够实现主导失稳模式的高效精确识别。

主权项：1.一种基于暂态响应和线路状态信息的主导失稳模式判别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、进行预设次数电网暂态仿真，每次仿真按相同采样间隔与周期采集电网暂态响应信息和线路状态信息，分别得到第一样本集和第二样本集；所述暂态响应信息包括节点电压及频率、发电机功角差和对应的主导失稳模式；所述线路状态信息包括线路状态和线路编号；S2、根据所述第一样本集和第二样本集进行数据复合处理，得到第三样本集；所述S2包括：将按相同采样间隔与周期进行数据采集得到的所述第一样本集X和第二样本集Y拼接，得到样本集D，可通过如下关系式进行表示： ；拼接完成后，将D中的所有特征列进行Z-Score标准化；将特征部分进行升维处理，将升维后的特征部分与所述主导失稳模式标签Si进行合并，得到灰度图形式的D，即第三样本集；其中：由N次时域仿真的样本Xi组成第一样本集X；所述Xi可通过如下关系式进行表示： ；由N次时域仿真的样本Yi组成第二样本集Y；所述Yi可通过如下关系式进行表示： ；其中，i表示样本标号，δ表示发电机功角差，n表示电厂节点数量，V表示节点电压幅值信息，m表示监测变电站点数量，F表示节点频率信息，Si表示主导失稳模式标签，t表示采样时刻，T表示总采样时长；Z表示线路状态信息，L表示线路数量；S3、根据所述第三样本集对添加注意力机制的残差卷积神经网络模型进行训练，直至模型收敛，得到第一模型；S4、根据所述第一模型结合实际电网暂态响应和线路状态信息，完成主导失稳模式判别。

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权利要求：

百度查询： 湖南大学 基于暂态响应和线路状态信息的主导失稳模式判别方法