一种基于深度学习的断面约束概率预警方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的断面约束概率预警方法，步骤包括：获取电力系统的历史运行数据；建立电力市场出清模型；利用基于蒙特卡洛的断面约束评估方法对所述电力市场出清模型进行解算时，利用所述历史运行数据构建并训练至少包括输入层、若干隐藏层和输出层的深度神经网络模型；在所述输入层输入包括发电机出力值和发电成本系数的实时数据进行运算，并通过所述输出层输出机组最优出力值；判断当前机组出力值是否大于等于所述机组最优出力值；若是，则发送预警信息。本发明提供了一种基于深度学习的断面约束概率预警方法及系统，能够降低人工干预程度，同时兼顾计算精度与速度。