申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司;清华大学;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

申请日：2022-03-24

公开（公告）日：2022-08-12

公开（公告）号：CN114896858A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06K9/62;G06N20/10;H02J3/00;H02J3/14;H02J3/24;G06F111/08;G06F113/04;G06F111/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明提出一种基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置，属于电力系统运行控制技术领域。其中，所述方法包括：建立基于惯性中心的电力系统频率响应模型；采用蒙特卡洛仿真获得电力系统机组启停状态的数据样本；根据样本对频率响应模型进行数值计算，得到各样本在预设扰动下的最大频率偏差；通过对最大频率偏差判定，得到最大频率偏差对应样本是否满足频率最低点约束的标签标记结果；根据标签标记结果，采用支持向量机技术对样本分类学习，以得到频率最低点约束。本发明考虑多种一次调频设备，针对高比例新能源电力系统调度控制提出了一种基于支持向量机技术的线性频率最低点约束获取方法，结果兼顾精确性和可靠性。

主权项：1.一种基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法，其特征在于，包括：根据电力系统中各发电机组和场站的调速器模型，建立基于惯性中心的电力系统频率响应模型；采用蒙特卡洛仿真获得所述电力系统机组启停状态的数据样本；根据所述样本对所述频率响应模型进行数值计算，得到所述样本在预设扰动下的最大频率偏差；通过对所述最大频率偏差进行判定，得到所述最大频率偏差对应样本是否满足频率最低点约束的标签标记结果；根据所述标签标记结果，采用支持向量机技术对所述样本进行分类学习，以得到频率最低点约束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网吉林省电力有限公司;清华大学;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 基于支持向量机的线性频率最低点约束获取方法及装置

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