一种基于深度学习的电力系统自然频率特性系数区间预测方法.pdf

电力系统频率特性.ppt 例3-1 某电力系统中，与频率无关的负荷占30％，与频率一次方成比例的负荷占40％，与频率二次方成比例的负荷占10％，与频率三次方成比例的负荷占20％。求系统频率由50Hz下降到47Hz时，负荷功率变化的百分数及其相应的值。二、发电机组的功率—频率特性 发电机组转速的调整是由原动机的调速系统来实现的。通常把由于频率变化而引起发电机组输出功率变化的关系称为发电机组的功率—频率特性或调节特性。发电机组的功率—频率特性取决于调速系统的特性。（一）调速器三、电力系统的频率特性 发电机组的功率—频率特性与负荷的功率、频率特性曲线的交点就是电力系统频率的稳定运行点。 1.频率和有功功率调节的

2017-06-22 约3.73千字 20页立即下载

电力系统的频率特性要点解析.pdf 《电力系统自动化》主讲教师：胡志坚武汉大学电气工程学院第一节 电力系统的频率特性 一、概述 1)并列运行的每一台发电机组的转速与系统频率的关系为： f= Pn/60 （3-1）式中：P—— 发电机组转子极对数 n—— 发电机组的转数（r/min ） f —— 电力系统频率（Hz ）显然，电力系统的频率控制实际上就是调节发电机组的转速。

2016-05-07 约5.69千字 34页立即下载

电力系统有功功率平衡和频率调整—电力系统的频率特性.pptx 电力系统的频率特性 电力系统的频率特性频率特性，是指有功功率—频率静态特性，它反映稳态运行情况下有功功率和频率变化的关系一、电力系统负荷的频率特性电力系统负荷的有功-频率静态特性是指不考虑电压变化，在总负荷不变的情况下，负荷的有功功率与系统频率变化的关系。1.01.00 电力系统的频率特性二、发电机组的频率特性调差系数1.001.0

2025-03-31 约小于1千字 3页立即下载

电力系统的频率特性和调节原理-电气工程及自动化—梁伟—.doc 电力系统的频率特性和调节原理 ——电气工程及自动化—梁伟—一、 电力系统的频率特性 1、发电机组和电力系统等效发电机组的功率频率静态特性发电机组的功率频率静态特性如右上图，当功率增加到其额定功率时，输出功率不随频率变化。等效发电机组（电网中所有发电机组的等效机组）的功率频率静态特性如右中图所示，它跟发电机组的功率频率静态特性相似由此可见，发电机组和等效发电机组的功率频率静态特性都是向下倾斜的，其程度用调差系数表示，其倒数称为出力的频率调节效应系数：调差系数是一个可以整定的参数,反映的是机组或系统对频率变化的敏感程度。 2、电力系统综合负荷的静态频率特性 电力系统综合负荷

2017-01-02 约1.7千字 5页立即下载

基于深度学习的电力系统预测论文.docx 基于深度学习的电力系统预测论文摘要：随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，准确预测电力系统的运行状态对于保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。深度学习作为一种强大的机器学习技术，在电力系统预测领域展现出巨大的潜力。本文将探讨基于深度学习的电力系统预测方法，分析其优势和应用场景，并提出相应的挑战和解决方案。关键词：深度学习；电力系统；预测；安全稳定；机器学习一、引言（一）深度学习在电力系统预测中的应用背景 1.内容一：电力系统预测的重要性 1.1电力系统安全稳定运行的需求 电力系统的安全稳定运行是保障社会生产和人民生活的基础。准确的电力系统预测可以提前发现潜在的风险，采取预防措施

2025-04-04 约4.65千字 12页立即下载

基于强化学习的电力系统暂态-稳态频率最优控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114784828 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210542235.8 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人上海交通大学地址 200240

2023-05-13 约1.56万字 19页立即下载

一种基于数据-模型融合驱动的电力系统频率响应分析方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112821424 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110122618.5 (22)申请日 2021.01.29 (71)申请人国网

2023-06-04 约1.11万字 10页立即下载

基于深度学习的大规模电力系统主导失稳模式识别和频率安全分析.docx 基于深度学习的大规模电力系统主导失稳模式识别和频率安全分析 基于深度学习的大规模电力系统主导失稳模式识别与频率安全分析一、引言随着科技的发展，大规模电力系统的运行越来越复杂，其主导失稳模式识别和频率安全分析变得尤为重要。深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在许多领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于深度学习的大规模电力系统主导失稳模式识别和频率安全分析，以期为电力系统的稳定运行提供技术支持。二、深度学习在电力系统中的应用 深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。在电力系统中，深度学习可以应用于电力系统故障诊断、负荷预测、主导失稳模式识别以及频率

2025-05-10 约4.35千字 9页立即下载

2025-02-28 约7.94千字 17页立即下载

电力系统中基于深度学习的故障检测与诊断.pdf 电力系统中基于深度学习的故障检测与诊断随着电力系统的规模和复杂度不断增加，故障检测与诊断成为了保障电力系统 正常运行的重要环节。传统的故障检测与诊断方法主要依赖于专家经验和规则，但随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的故障检测与诊断逐渐成为了研究的热点。 深度学习是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动学习和提取输入数据中的特征。相比传统方法，基于深度学习的故障检测与诊断具有以下优势：首先，深度学习模型可以自动学习电力系统的特征表示，不需要依赖于专家经验和规则。只需提供大量的训练数据，深度学习模型就可以自动挖掘潜在的规律和特征，对电力系统的故障进行准确的

2024-12-03 约1.46千字 2页立即下载

电力系统频率及其特性(数学模型).ppt * North China Electric Power University */32 * 主要内容 电力系统的频率调节系统及其特性调节系统的传递函数调速器原动机——汽轮机汽轮发电机组的传递函数单区域系统多区域闭环调节系统电网的频率调节特性单区域电网的频率特性 多区域电网的频率特性 North China Electric Power University */32 * 第三节 电力系统的频率调节系统及其特性物理系统数学建模物理映射数学分析 1、调速器 2、原动机 3、区域系统 North China Electric Power University */32 *

2016-10-05 约2.76千字 31页立即下载

电力系统频率动态特性改进措施研究.docx 电力系统频率动态特性改进措施研究 电力系统频率动态特性改进措施研究一、电力系统频率动态特性影响因素分析 电力系统频率动态特性的优化需首先明确其核心影响因素，涉及系统惯性、调频资源、负荷特性及网络结构等多个维度。（一）系统惯性与频率响应的关联性 电力系统惯性是维持频率稳定的基础物理特性，主要由同步发电机组的旋转质量提供。随着新能源渗透率提高，风电、光伏等逆变器接口电源替代传统机组，导致系统等效惯性下降，频率波动加剧。研究表明，当系统惯性时间常数低于临界值时，频率跌落速率可能超过常规机组的一次调频响应速度，引发低频减载装置动作。因此，需量化评估不同能源结构下的惯性水平，并开发虚拟惯性控制技术，

2025-04-01 约4.21千字 8页立即下载

针对电力系统中深度学习惯量预测模型的脆弱性评估方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361865 B (45)授权公告日 2022.07.19 (21)申请号 202110535240.1 G06Q 50/06 (2012.01)

2023-06-17 约1.48万字 11页立即下载

基于机器学习的电力系统负荷预测研究.docx 基于机器学习的电力系统负荷预测研究一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力系统的负荷预测变得尤为重要。准确的负荷预测不仅有助于电力系统的稳定运行，还能提高能源利用效率，减少浪费。传统的负荷预测方法往往基于统计模型和经验公式，但这些方法在处理复杂多变的电力负荷数据时往往显得力不从心。近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于电力系统负荷预测，并取得了显著的成果。本文将介绍一种基于机器学习的电力系统负荷预测研究。二、电力系统负荷预测的重要性 电力系统负荷预测是电力行业的重要任务之一。准确的负荷预测可以帮我们更好地规划电力系统

2025-05-18 约4.62千字 9页立即下载

一种基于极限学习机的电力系统元件可靠性参数计算方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800674 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110111002.8 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-03 约2.03万字 19页立即下载