技术总结
本发明公开了一种电力系统故障后功角失稳模式的预判模型构建方法及其应用，方法包括：从每组原始量测数据中提取其对应的观测窗口内的一组母线电压离散点集，并构建每组离散点集对应的电压幅值矩阵和电压相角矩阵；根据每组原始量测数据对应的功角曲线形态，确定其对应工况在所述观测窗口之后的预设时间段位置处的失稳模式标签信息；基于所有样本，通过监督学习，训练得到神经网络预判模型，其中每个样本包括一组原始量测数据对应的电压幅值矩阵、电压相角矩阵和失稳模式标签信息。本发明将深度学习应用到功角失稳模式预判中，根据大扰动后母线电压相量量测原始数据，即可快速准确给出稳定或失稳具体类别，极大提高电力系统的安全性，实用性较强。
技术研发人员：姚伟;石重托;曾令康;艾小猛;文劲宇;郭强;黄彦浩;陈兴雷;李文臣
受保护的技术使用者：华中科技大学;中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：2019.09.06
技术公布日：2020.01.17