基于卷积神经网络的系统短路电流水平评估方法及系统

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的系统短路电流水平评估方法及系统，通过构建反映该系统短路电流水平信息的稳态和暂态特征作为输入特性集，并构建基于系统短路电流水平的安全裕度指标作为样本标签。综合考虑风电场出力大小、负荷需求大小和故障情况的不确定性，通过概率抽样的方式获得较为完备和可行的样本集。使用样本集的数据，对构造的卷积神经网络模型进行训练，进而以训练后的模型为基础对实际运行系统的短路电流水平进行预测，得到短路电流安全裕度矩阵，从而实现对系统短路电流水平的快速评估。所述方法可为进一步探讨并网系统中限流措施的使用提供理论依据。