【技术实现步骤摘要】
一种特高压直流输电系统损耗计量方法及系统
[0001]本专利技术涉及损耗计量
，并且更具体地，涉及一种特高压直流输电系统损耗计量方法及系统。
技术介绍
[0002]近年来特高压直流输电系统取得了快速的发展及工程应用。关于特高压直流输电系统损耗计量的方法研究也日趋成熟，其中大多采用理论模型、参数矫正、数字建模等方法。然而，通过机理分析的方法构建的模型与物理实体的差异较大，且注重原理损耗，损耗计量的准确性较低；参数校正方法原理简单，但存在操作难度大、耗时大、结果精度低的缺点；国内外对特高压直流输电系统的数学建模研究繁多，涉及到特高压直流输电系统的运行原理、建模方法、谐波抑制与无功补偿、控制与保护等关键环节。国外PSCAD、MATLAB等商用电磁暂态仿真软件也相继开发了完整的特高压直流输电系统元件仿真模型、控制系统仿真模型以及仿真算例，但是与传统输电网相比，特高压直流输电系统的动态特性更加复杂、时间尺度更小，必须依靠有效的建模方法、仿真方法以及仿真工具研究系统动态特征，以指导实际工程的设计、运行与控制。
[0003]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种特高压直流输电系统损耗计量方法，其特征在于，包括：获取系统数字空间数据作为模型输入数据，所述模型输入数据至少包括系统的状态检测数据和换流站设备的特性参数；将所述模型输入数据输入至基于深度特征融合的改进Res
‑
LSTM网络数字孪生模型，计算特高压直流输电系统的损耗计算序列特征；输出所述特高压直流输电系统的损耗计算序列特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于深度特征融合的改进Res
‑
LSTM网络数字孪生模型的搭建，包括:分析特高压直流输电系统损耗计量数字孪生模型的损耗数据类型；基于所述损耗数据类型，构建目标特高压直流输电系统的损耗计量数字孪生模型特征提取模块；在所述损耗计量数字孪生模型特征提取模块中添加卷积核和残差结构，构建特征融合模块和特征应用模块，搭建基于深度特征融合的改进Res
‑
LSTM网络数字孪生模型；所述损耗数据类型至少包括：换流变压器、交流滤波器、平波电抗器、直流滤波器、换流器和输电线路。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建目标特高压直流输电系统的损耗计量数字孪生模型特征提取模块，包括：基于LSTM深度学习算法，构建目标特高压直流输电系统的损耗计量数字孪生模型特征提取模块。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建目标特高压直流输电系统的损耗计量数字孪生模型特征提取模块，还包括：基于长短期记忆网络引入神经元阀门的结构，控制长期状态c
t
，使网络的每一个输出都受到长期状态特征的影响，计算得到的损耗值是全序列数据间影响耦合计算的结果，其中长短期记忆网络至少包括三个门结构：遗忘门、输入门和输出门，遗忘门W
f
可控制得到过滤后的结果：f
t
＝σ(W
f
·
[h
t
‑1,x
t
]+b
f
)其中，σ为超参数，取值范围为[0,1]，h
t
‑1为位置标号t
‑
1的输出量，x
t
为位置标号t的输入数据，b
f
为偏置量；输入门W
i
、W
j
，用来处理当前位置的序列数据的输入，输出用于更新训练的特征信息：其中，b
i
和b
j
均为偏置量，i
t
表示需要保留的信息；基于遗忘门和输入门的输出，更新状态c
t
：其中，c
t
‑1为位置标号t
‑
1的长期状态量；输出门，用来计算当前序列位置的特征输出h
t
：
其中，o
t
为中间变量，b
o
为偏置量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述损耗计量数字孪生模型特征提取模块中添加卷积核和残差结构，构建特征融合模块和特征应用模块，包括：当所述损耗计量数字孪生模型特征提取模块提取数据的序列特征后，将所述序列特征发送至由残差结构和卷积核组成的特征融合模块和由全连接层组成的特征应用模块，共同作用整合有效特征，以供改进Res
‑
LSTM网络数字孪生模型计算；通过对所述改进Res
‑
LSTM网络数字孪生模型训练，实现换流站损耗的精准计算；其中所述特征融合模块包括不同尺度的残差块，包含了至少三个残差块的深度残差网络，每个残差块都有着各自的特征尺度，即卷积核尺寸、步长、填充的差异；当X为输入特征时，原始网络的输出特征函数Y为：Y＝f(X)加入残差结构后，网络的输出函数为：Y＝f(X)+X。6.一种特高压直流输电系统损耗计量系统，其特征在于，包括：获取模型输入数据模块，用于获取系统数字空间数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：余佶成，梁思远，雷民，岳长喜，周峰，殷小东，禹文静，彭涛，郑欣，李登云，李鹤，熊魁，朱凯，徐子立，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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