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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于Koopman时序延拓的频率预测方法和装置，属于电力系统管理技术领域，所述频率预测方法，在扰动后短时间内采集当前暂态运行数据，基于Koopman算子理论对当前暂态运行数据进行时序延拓，获得长时间的特征序列数据，最后将延拓后的数据输入到目标频率预测模型中进行频率预测；其中，目标频率预测模型是以历史暂态运行数据为输入，以历史暂态运行数据对应的频率偏移极值为输出对初始频率预测模型进行训练得到。相比于传统的深度学习网络预测算法，本发明结合Koopman算子理论对每种时序特征进行数据延拓，能够将发生扰动后短时间内的暂态运行数据延拓为长时间特征数据，可以在保障模型预测精度的同时兼顾预测速率。
主权项：1.一种基于Koopman时序延拓的频率预测方法，其特征在于，包括：在扰动发生后的预设时段内，采集电力系统的当前暂态运行数据，所述当前暂态运行数据包括：电压幅值、电压相角和有功功率；对所述当前暂态运行数据中的每种特征分别进行Koopman时序延拓得到特征序列；将所述当前暂态运行数据对应的特征序列输入目标频率预测模型，得到所述电力系统的当前频率偏移值；其中，所述目标频率预测模型是以历史暂态运行数据为输入，以所述历史暂态运行数据对应的频率偏移极值为输出对初始频率预测模型进行训练得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于Koopman时序延拓的频率预测方法和装置
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