基于深度学习的断面约束智能化预警方法及系统

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专利状态

基于深度学习的断面约束智能化预警方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2020-04-10

申请公布

2020-09-01

授权

2023-10-10

预估到期

2040-04-10

专利基础信息

申请号	CN202010284014.6	申请日	2020-04-10
申请公布号	CN111612213A	申请公布日	2020-09-01
授权公布号	CN111612213B	授权公告日	2023-10-10
分类号	G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/048;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	中国南方电网有限责任公司
申请人地址	广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号

专利法律状态

2023-10-10

授权

状态信息

授权
2020-09-25

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06Q10/04；申请日:20200410
2020-09-01

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的断面约束智能化预警方法及系统，该方法从K类典型运行方式中提取与待预测电网运行数据相似度最高的电网运行数据，获得第一断面约束数据；将待预测电网运行参数输入到断面约束预测模型，获得第二断面约束数据和约束生效概率；提取第一、第二断面约束数据中相同的约束参数后，剔除约束生效概率不大于第一阈值的约束参数获得第一预警数据；从第二断面约束数据中提取与第一断面约束数据不相同的约束参数后，剔除约束生效概率不大于第二阈值的约束参数获得第二预警数据；由第一、第二预警数据获得预警结果；本发明能够提高断面约束预警结果的准确度，从而提高电网运行安全性和现货市场出清效率。

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