【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，尤其涉及一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在现代电力系统中，随着新能源技术的快速发展，尤其是在沙戈荒地区的大型新能源基地建设逐渐增加，然而，这些地区往往面临着交流系统支撑能力薄弱甚至完全无交流系统支撑的挑战，特别是在采用柔性直流输电这类新型输电技术时，弱交流支撑条件下的柔性直流输电系统在实际应用中容易出现宽频振荡现象，宽频振荡指的是在大范围频率上发生的电力系统振荡，这种现象会引发系统的不稳定性，影响电力系统的安全和可靠性，针对宽频振荡的研究主要集中在如何准确定位振荡源以便及时进行干预，为了有效应对这一问题，基于数据驱动的宽频振荡源定位技术应运而生，宽频振荡源定位技术依赖于高精度的振荡样本数据，并通过非线性拟合实现振荡的精确定位，尽管这一方法在振荡问题分析方面具有较强的能力，但在实际应用中，由于通信交互故障、数据存储故障等多重因素的干扰，所采集的宽频振荡样本数据往往存在数据缺失与异常的问题，这直接导致了数据驱动技术所需的“高精度”样本条件难以满足的问题，传统的数据修复方法通过线...
【技术保护点】
1.一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于：所述局部-全局两阶段关联学习修复模型以U-Net结构作为基础网络架构，所述局部-全局两阶段关联学习修复模型包括局部关联学习阶段和全局序列关联学习阶段；
3.如权利要求2所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，所述利用局部-全局两阶段关联学习修复模型对所述宽频振荡缺失与异常数据集进行修复，得到宽频振荡修复数据的步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法...
【技术特征摘要】
1.一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于：所述局部-全局两阶段关联学习修复模型以u-net结构作为基础网络架构，所述局部-全局两阶段关联学习修复模型包括局部关联学习阶段和全局序列关联学习阶段；
3.如权利要求2所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，所述利用局部-全局两阶段关联学习修复模型对所述宽频振荡缺失与异常数据集进行修复，得到宽频振荡修复数据的步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于：在局部关联学习阶段的每个下采样层中，下一个下采样层中的inception模块的卷积尺度大于上一个下采样层中的inception模块的卷积尺度。
5.如权利要求3所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于：所述多尺度特征融合空间注意力机制包括依次连接的特征输入层、卷积模块、特征重塑层、池化模块、权重初设层、细节偏好学习模块、多通道空间注意力机制、非线性转换层和全连接层；
6.如权利要求5所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，所述通过所述多尺度特征融合空间注意力机制对所述多尺度特征图进行不同尺度细节偏好学习，得到多尺度特征融合编码结果的步骤包括：
7.如权利要求3所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复方法，其特征在于，所述将所述局部关联学习空间特征输入所述全局序列关联学习阶段进行全局序列关联学习，得到全局序列关联学习结果的步骤包括：
8.一种新能源并网宽频振荡数据的修复系统，其特征在于，所述系统包括：
9.如权利要求8所述的一种新能源并网宽频振荡数据的修复系统，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚睿哲，李晖，索之闻，蒋维勇，王智冬，王菲，滕苏郸，邹欣，张璞，宫一玉，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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