[发明专利]一种基于增量学习的虚拟负荷主导参数辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于增量学习的虚拟负荷主导参数辨识方法，包括：(1)将虚拟负荷模型主导参数随机取值仿真；(2)建立深度学习神经网络；(3)深度神经网络增量学习；(4)在线快速辨识与循环训练；本发明主要介绍了增量学习应用于电力系统分析的可行性，并将其与负荷参数辨识相结合，在保证辨识精度的同时提高了训练效率，在防止灾难性遗忘的同时保持了存储开销，为参数辨识中训练样本的处理提供了一种新思路，也为虚拟负荷模型主导参数的在线辨识提供了技术支撑；通过持续训练在线快速辨识的思路，将卷积神经网络应用于负荷模型的参数辨识，在电网大数据平台上实现了虚拟负荷模型主导参数的在线辨识，不断循环，持续训练。