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申请/专利权人：国网青海省电力公司电力科学研究院;国网青海省电力公司;青海电研科技有限责任公司

摘要：本发明涉及一种并网电力系统暂态稳定评估方法，涉及并网电力系统领域，所述方法包括：对BP神经网络执行各次学习动作，以获得暂态稳定评估模型；根据暂态稳定评估模型基于并网模式编码数值、异步风力发电机组的多项机组关联信息、目标输电网络的各项网络信息以及异步风力发电机组的多项工作环境参数智能评估异步风力发电机组并网到目标输电网络后达到暂态稳定状态所需的时长。通过本发明，针对不同环境以及不同并入输电网络下异步风力发电机组的暂态稳定时长难以提前评估的技术问题，能够在多项基础数据针对性筛选的基础上，为不同异步风力发电机组搭建不同的暂态稳定评估模型对暂态稳定时长进行智能评估，从而解决了上述技术问题。

主权项：1.一种并网电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取并网到目标输电网络的风力发电机组的多项机组关联信息，所述风力发电机组为异步风力发电机组，所述风力发电机组的多项机组关联信息为异步风力发电机组的风力发电机数量、单机重量、单机输出电压、单机叶片面积、单机叶片长度以及机组分布面积；获取目标输电网络的各项网络信息，所述目标输电网络的各项网络信息为所述目标输电网络的输电线路单位长度电阻、线路电晕损耗、绝缘子泄露电阻以及输电线路电抗；获取风力发电机组的多项工作环境参数，所述风力发电机组的多项工作环境参数为所述风力发电机组所在环境的风向角度、风速数值、环境温度、环境湿度以及气压数值；对BP神经网络执行各次学习动作，以获得经过各次学习动作后的BP神经网络并作为暂态稳定评估模型输出，对所述BP神经网络执行的学习动作的次数与所述异步风力发电机组的风力发电机数量正向关联；根据所述暂态稳定评估模型基于并网模式编码数值、所述风力发电机组的多项机组关联信息、所述目标输电网络的各项网络信息以及所述风力发电机组的多项工作环境参数，对所述异步风力发电机组并网到所述目标输电网络进行暂态稳定智能评估；其中，对BP神经网络执行各次学习动作，以获得经过各次学习动作后的BP神经网络并作为暂态稳定评估模型输出，对所述BP神经网络执行的学习动作的次数与所述异步风力发电机组的风力发电机数量正向关联，包括：对BP神经网络执行的每一次学习动作中，以所述风力发电机组的多项机组关联信息、某一输电网络的各项网络信息以及所述风力发电机组历史上某一次并网到所述某一输电网络时的所述风力发电机组的多项工作环境参数为所述BP神经网络的多项输入内容，以所述风力发电机组历史上某一次并网到所述某一输电网络时从并网到暂态稳定状态所需的时长为所述BP神经网络的单项输出内容，完成本次学习动作；其中，根据所述暂态稳定评估模型基于并网模式编码数值、所述风力发电机组的多项机组关联信息、所述目标输电网络的各项网络信息以及所述风力发电机组的多项工作环境参数智能评估所述异步风力发电机组并网到所述目标输电网络后达到暂态稳定状态所需的时长包括：所述风力发电机组并网到所述目标输电网络的并网时刻为第一时刻，所述风力发电机组并网到所述目标输电网络后达到暂态稳定状态的时刻为第二时刻，所述第二时刻与所述第一时刻之间的时长为所述异步风力发电机组并网到所述目标输电网络后达到暂态稳定状态所需的时长；其中，并网模式为直接并网模式、降压并网模式、准同期并网模式和晶闸管软并网模式中的一种，不同并网模式分别对应不同的并网模式编码数值；其中，对BP神经网络执行各次学习动作，以获得经过各次学习动作后的BP神经网络并作为暂态稳定评估模型输出，对所述BP神经网络执行的学习动作的次数与所述异步风力发电机组的风力发电机数量正向关联，还包括：采用数值映射公式表示对所述BP神经网络执行的学习动作的次数与所述异步风力发电机组的风力发电机数量正向关联的数值映射关系；其中，采用数值映射公式表示对所述BP神经网络执行的学习动作的次数与所述异步风力发电机组的风力发电机数量正向关联的数值映射关系包括：在所述数值映射公式中，所述BP神经网络执行的学习动作的次数为输出参数，所述异步风力发电机组的风力发电机数量为输入参数。

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