【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电网的安全运行与控制，特别是涉及一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法。
技术介绍
1、了解各个输电断面的传输功率极限，保证其能在满足负荷的同时不越限，对于电力系统运行的稳定性和经济性都大有帮助。在传统电网中，不确定性因素的影响较小，通过确定性的潮流计算已经足以估计系统的整体运行状态。在现代电力系统中，由于新能源比例的大幅上升，不确定因素的增加让电力系统的潮流方式也随之发生了剧烈变化，各输电断面潮流的不确定性大大增加，传统方法难以评估系统能否安全稳定运行。如何在考虑新能源不确定性和负荷波动的同时，获取各关键断面功率的概率分布成了一个亟待解决的问题。
2、求解关键断面功率概率分布的基础是以概率潮为代表的不确定性分析方法。现有技术中，有三种概率潮流算法：模拟法、解析法和近似法，但在高比例新能源电力系统的实际应用中还存在一些挑战。主要原因在于：近似法和解析法的概念清晰，计算速度快，但在新能源渗透率较高的系统中往往误差较大；模拟法计算精度高，但大规模的抽样和确定性潮流计算所带来的高额计算负担是其难以在线应用的痛
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【技术保护点】
1.一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，预测时，如果电网同步发电机运行方式与训练深度学习概率分布预测模型时采用的运行方式不同，则对S4得到的电网关键断面功率概率分布进行修正。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，S1中，得到所述有效输入特征和输出特征，包括以下方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，预测时，如果电网同步发电机运行方式与训练深度学习概率分布预测模型时采用的运行方式不同，则对s4得到的电网关键断面功率概率分布进行修正。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，s1中，得到所述有效输入特征和输出特征，包括以下方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电网关键断面功率概率分布预测方法，其特征在于，s2中，所述确定电网关键断面功率非参数概率分布的方法，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的电网...
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