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申请/专利权人：华北电力大学;国网辽宁省电力有限公司
摘要：本发明公开了一种基于AM‑LSTM神经网络的系统频率响应模型建模方法，属于电力系统频率响应模型的建模领域。针对风火耦合系统频率响应模型的建模问题，提出了一种基于注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的系统频率响应模型建模方法，利用注意力机制提取耦合系统频率响应模型输入的时间序列特征，能有效利用风火耦合系统输入数据；利用长短时记忆神经网络解决了递归神经网络在更新过程中出现的梯度消失问题，此外，长短时记忆神经网络解决了现有耦合系统频率响应模型难以描述耦合系统中存在的非线性及不确定性等问题，提高了风火耦合系统频率响应模型的精度和建模效率。
主权项：1.一种基于AM-LSTM神经网络的系统频率响应模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集风火耦合系统在特定场景下运行时的历史输入输出数据，进行预处理后作为训练数据；步骤2：确定用于建立风火耦合系统频率响应模型的AM-LSTM神经网络，并初始化AM-LSTM神经网络权重；步骤3：利用充足的训练数据对AM-LSTM神经网络进行训练，AM-LSTM神经网络的输入为风电场功率变化量、火电厂机械功率变化量和负荷变化量的时间序列，输出为频率偏差，采用随时间的反向传播BPTT算法更新LSTM神经网络权值和偏置，建立基于AM-LSTM神经网络的风火耦合系统频率响应模型；针对当前场景下运行的风火耦合系统，利用训练好的基于AM-LSTM神经网络的耦合系统频率响应模型获取当前频率偏差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 国网辽宁省电力有限公司 一种基于AM-LSTM神经网络的系统频率响应模型建模方法
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