[发明专利]一种基于CNN的GPU并行潮流越限判别方法有效
| 申请号： | 202011405704.9 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112670996B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 姜威;郭创新;张静;章姝俊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/06 | 分类号： | H02J3/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 忻明年 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的GPU并行潮流越限判别方法，该方法首先获取电力系统的系统参数、负荷曲线和额定运行状态数据；潮流越限判别数据集数据增强；构建标签；以数据增强后的运行状态数据作为输入，标签作为输出构建用于潮流越限判别的卷积神经网络模型的数据集构建卷积神经网络，将数据集和模型移动至GPU，使用训练数据集并行训练模型的参数；最后获取实际环境中的电力系统运行状态数据，使用训练完成的卷积神经网络模型进行潮流越限判别，并根据判别结果计算模型的判别误差。本发明通过建立并使用GPU并行训练卷积神经网络，得到可进行潮流越限判别的模型，能够在确保判别准确率的前提下加快潮流越限判别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn gpu 并行 潮流 判别 方法 | ||
【主权项】：
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