【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统,具体涉及一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、日照充足、日光辐射强的高海拔地区,具有发展光伏的天然优势,若同时区域内有着丰沛的水电资源,清洁能源开发和利用的前景广阔。以高海拔地区的电网为送端电网,若将光伏、水电等清洁能源通过适当的输电通道输送至电力供应任务繁重地区,将有望缓解该地区供电紧张局面。然而,目前高海拔地区的送端电网结构一般薄弱,现有交流输电通道的电力输送能力有限,清洁能源的汇集和送出十分困难,需采用柔性直流输电技术。由于光伏等清洁能源发电单元和柔性直流换流站含有大量的电力电子装置和复杂控制环节,不同装置的控制环节间存在相互耦合作用,当送端电网遭受严重扰动后,有可能产生复杂的功率振荡现象,造成送端电网失稳。如何从柔性直流换流站各种可能的控制方式出发,在海量运行场景下对送端电网实施高效、可靠的功率振荡抑制效果评估,是送端电网实际运行中面临的关键挑战之一。
2、现有的面向柔性直流换流站不同控制方式的功率振荡抑制效果评估技术主要采用基于数学
...【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,根据送端电网的各种运行方式Rj、暂态故障Fk以及不同送端柔性直流换流站控制方式Cn,生成用于稳定分析和功率振荡抑制效果评估的稳定计算样本集Xm的具体内容包括:
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,利用二分法求解Xm中各样本的故障极限切除时间CCT值,并与故障实际切除时间Tac比较得到系统的稳定裕度Tm的具体内容包
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【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,根据送端电网的各种运行方式rj、暂态故障fk以及不同送端柔性直流换流站控制方式cn,生成用于稳定分析和功率振荡抑制效果评估的稳定计算样本集xm的具体内容包括:
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,利用二分法求解xm中各样本的故障极限切除时间cct值,并与故障实际切除时间tac比较得到系统的稳定裕度tm的具体内容包括:
4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,通过功角稳定判据判断系统的稳定性的内容具体包括:
5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的送端电网功率振荡抑制效果评估方法,其特征在于,在将xm作为稳态特征与暂态特征fm整合为输入数据集前对稳态特征xm与暂态特征fm的特征数据进行归一化处理,以确保数据在同...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱利鹏,龚绍聪,张静怡,余晨,张艳,孙昕炜,沈思耘,张华杰,顾盼,曹阳,
申请(专利权)人:湖南大学,
类型:发明
国别省市:
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