一種基于深度學習的風電調頻逐步慣性控制方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210130049.3 申請日 -
公開（公告）號 CN114696340A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114696340A 申請公布日 2022-07-01
分類號 H02J3/24（2006.01）I;H02J3/38（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 發(fā)電、變電或配電;
發(fā)明人 周濤;王亞倫;權浩;李常剛 申請（專利權）人 南京理工大學
代理機構 北京華沛德權律師事務所 代理人 -
地址 210094江蘇省南京市武區(qū)孝陵衛(wèi)200號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的風電調頻逐步慣性控制方法，該方法主要包含以下三個步驟：1）在時域仿真中使用金鷹優(yōu)化算法獲得最優(yōu)風電調頻逐步慣性控制參數(shù)并生成數(shù)據(jù)集；2）基于堆疊式降噪自動編碼器對數(shù)據(jù)集進行特征提取；3）基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習數(shù)據(jù)特征生成最優(yōu)風電調頻逐步慣性控制方案。本發(fā)明能夠當電力系統(tǒng)中出現(xiàn)功率不平衡時，快速、準確地提供當前系統(tǒng)下的最優(yōu)風電調頻逐步慣性控制方案；能夠促使風電場主動為電力系統(tǒng)提供功率支撐，有效地參與電力系統(tǒng)頻率控制，及時抑制系統(tǒng)頻率跌落，有利于補償系統(tǒng)慣性，有效提高風電調頻的質量與效率，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和決策工作提供重要方案，對電力系統(tǒng)運行的安全性、穩(wěn)定性有著重大意義。