买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：南京电力设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆网络的直流闭锁检测与控制方法，所述方法包括以下步骤：将故障检测启动后一定量时间窗内的波形数据输入第一LSTM神经网络模型；根据所述第一LSTM神经网络模型判断目前所发生的故障类型；智能终端根据判断的故障类型执行进行相应动作，基于长短期记忆神经网络，提出了用于智能终端的特高压直流闭锁的检测方法，利用配网末端不同故障下电压、频率等电气量暂态响应的不同，对直流闭锁进行本地快速识别和响应，本方法可挖掘配网末端大量的分布式有功资源的潜力，使其能够快速、主动应直流闭锁，辅助进行电网频率调节。

主权项：1.一种基于长短期记忆网络的直流闭锁检测与控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1）将故障检测启动后一定量时间窗内的波形数据输入第一LSTM神经网络模型；2）根据所述第一LSTM神经网络模型判断目前所发生的故障类型；3）智能终端根据判断的故障类型执行进行相应动作，所述3）中，若判断结果为系统发生了直流故障，则增加采样的时间窗，并将增加后的时间窗内的波形数据输入第二LSTM神经网络模型，判断直流故障是否引起了直流输电系统闭锁，若未引起闭锁，则智能终端不动作，检测过程结束，若引起闭锁，则智能终端动作，切除控制范围内的分布式负荷，对于神经网络模型建立包括以下步骤：3.1）对输入的数据进行归一化，将输入值投影到[－1,1]区间内，公式如下：，公式中xmin为变量的极小值，xmax为变量的极大值；3.2）建立第一LSTM神经网络模型的网络架构，将全部故障数据集的数据选取故障后一定量时间长度，在数据归一化处理后用于第一LSTM神经网络模型的训练，得到用于区分交直流故障和交流故障是否引起直流闭锁的网络模型；3.3）建立第二LSTM神经网络模型的网络架构，将故障数据集中直流故障的数据选取故障后一定量时间长度，在数据归一化处理后用于第二LSTM神经网络模型的训练，得到用于判断直流故障是否引起闭锁的网络模型；3.4）在使用数据对第一LSTM神经网络模型或第二LSTM神经网络模型训练时，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集的分类结果已知，对训练集进行监督式学习，得到神经网络模型，将测试集的数据输入到神经网络模型中，得到测试集的预测分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京电力设计研究院有限公司 一种基于长短期记忆网络的直流闭锁检测与控制方法