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    • 1. 发明授权
    • 一种电力系统受扰后频率失稳识别方法及系统
    • CN116401532B
    • 2024-02-23
    • CN202310664109.4
    • 2023-06-07
    • 山东大学
    • 宋雪萌石访聂礼强刘杰田硕硕
    • G06F18/213H02J3/24G06F18/214G06F18/243G06N3/0464G06N3/08
    • 本发明提供了一种电力系统受扰后频率失稳识别方法及系统,属于电力系统数据处理技术领域。所述方法,包括:对获取的时间序列数据,依次进行奇偶序列分解、多尺度卷积和交互学习后,得到特征变换后新的奇偶子序列;将得到的奇偶子序列作为二叉树结构节点的输入,将最后一层二叉树结构各节点输出的所有奇偶子序列重新排列,经合并拼接和非线性变换后,得到预测的频率响应曲线;判断频率响应曲线的频率最低值是否小于设定安全阈值,如是,则判断电力系统受扰后频率失稳,否则,判断电力系统受扰后频率稳定;本发明在预测的频率响应曲线基础(56)对比文件CN 113704075 A,2021.11.26CN 116074414 A,2023.05.05CN 110428907 A,2019.11.08CN 111507521 A,2020.08.07CN 107563394 A,2018.01.09周海成等.计及时间延续度与空间分布的快速守时方法《.电力信息与通信技术》.2021,第19卷(第08期),118-124.伍冠潮等.基于自适应交互学习的CPS时间序列异常检测《. 计算机应用研究》.2023,2933-2938.G. Yu et al.SCD-CA: Stable ConceptDrift Learning Based on CorrelationAlignment for Streaming Data Forecasting.《2022 13th Asian Control Conference》.2022,59-63.仉怡超.基于深度置信网络的电力系统扰动后频率曲线预测《.中国电机工程学报》.2019,第39卷(第17期),引言、第3.1节.闫伟曦等.基于EEMD和SCINet的高速公路交通流量预测《.武汉理工大学学报》.2022,第44卷(第10期),引言、第1节、图2.