基于深度学习的电力实时市场约束自辨识出清方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的电力实时市场约束自辨识出清方法及系统，所述方法包括：对电力系统的系统特征向量进行标准化处理后，通过激活模型进行迭代训练以得到深度神经网络模型；通过反标准化模型对深度神经网络预测出的发电机最优出力结果进行反归一化处理以得到当前机组的发电机最优出力，并对发电机最优出力进行第一静态安全分析及线路传输容量约束处理，以得到起作用约束集；根据出清模型、起作用约束集及系统约束计算当前系统的出清结果，并对该出清结果进行第二静态安全分析，当当前系统的各项参数均满足给定要求时，将该出清结果作为最优出清结果。本发明能够实现SCED起作用约束高效辨识，减少起作用约束查找次数，提高市场出清效率。