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龙图腾网获悉国网重庆市电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118971219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411028621.0，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法是由文钟谊;秦帅;陈咏涛;方辉;朱利鹏;王涛;朱晟毅;侯杰;向红吉;黄玮芝;余亚南;胡利宁;冯唐垚;郑李梦千;龚绍聪;余晨设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法，其包括：确定受端系统中可能的故障设置集合；在受端系统的时域仿真；在受端系统正常运行所允许范围内，结合受端系统中各种可能的频率稳定控制措施，组成一系列可行的控制动作集合；电力系统实际运行中，若出现故障导致有功功率缺额，实时采集关键节点的特征量数据，控制动作集合中各个动作量数据依次与特征量数据组合送入预训练完成的回归神经网络中预测受端系统频率，以该频率为标准，筛选出可靠控制动作；将所有可靠控制动作进行二次筛选，获得受端系统当前故障条件下的最优频率稳定控制动作。本发明输出的频率稳定控制动作能有效恢复受端系统频率。

本发明授权一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道深度神经网络的电力系统频率稳定控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：确定特高压交流、特高压直流馈入网架结构下的受端系统中可能的故障设置集合； 步骤2：在暂态时域仿真软件搭建受端系统框架进行故障情况下受端系统的时域仿真，筛选出致使受端系统频率失稳的故障设置；整合电力系统中可用频率控制措施，对频率失稳样本施加频率稳定控制动作，并进行第二轮仿真，不断优化频率控制动作直至故障设置集合中所有故障情况下受端系统仿真频率达到安全稳定范围，此过程中，监测记录时域仿真中关键节点特征量、频率稳定控制动作及受端系统频率数据，整理得到模型训练数据集； 步骤3：利用长短期记忆递归神经网络和卷积神经网络搭建双通道深度神经网络频率回归预测模型，利用训练数据集中的数据对双道深度神经网络频率回归预测模型进行优化训练，训练完成的预测模型以节点特征量、频率稳定控制动作数据为输入，输出受端系统频率数据； 步骤4：调试模型超参数，获得误差最小、收敛速度最快的双通道深度神经网络频率回归预测模型待用，训练完成的模型通过预测控制动作干预下的受端系统频率数值，判断频率稳定控制动作的可靠性；同时，在受端系统正常运行所允许范围内，结合受端系统中各种可能的频率稳定控制措施，组成一系列可行的控制动作集合； 步骤5：电力系统实际运行中，若出现故障导致有功功率缺额，实时采集关键节点的特征量数据，控制动作集合中各个动作量数据依次与特征量数据组合送入预训练完成的回归神经网络中预测受端系统频率，以该频率为标准，筛选出可靠控制动作； 步骤6：以目标函数为约束条件，将所有可靠控制动作进行二次筛选，获得受端系统当前故障条件下的最优频率稳定控制动作； 所述步骤1包括： 确定特高压交流、特高压直流馈入网架结构下的受端系统的仿真故障设置，囊括一系列可能出现的典型故障，典型故障包括特高压直流线路可能出现的直流单极闭锁故障，直流双极闭锁故障，受端系统中新能源发电机组脱网故障，并模拟受端系统的不同典型运行方式；故障情况由多种故障叠加不同电力系统运行状态构成，将所有可能出现的故障状态进行排列组合，构成仿真故障设置集合S，同时为仿真故障设置编号； 所述步骤2包括： 按编号顺序依次对受端系统进行第一轮故障情况下的时域仿真，筛选出仿真过程中受端系统频率失稳对应的故障编号；同时确定受端系统中可用的频率稳定控制措施，对筛选出的故障编号对应故障按照设置的策略确定频率稳定控制动作并进行二轮时域仿真，以获得时域仿真中节点特征量数据、受端系统频率稳定控制动作数据以及受端系统频率数据； 所述步骤6包括： 对步骤5获得的所有可靠控制动作进行第二轮筛选，获得最优频率稳定控制动作，以如下目标函数为筛选条件： 频率稳定控制动作Ai切除负荷量占受端系统可切除负荷总量Δpall越小，该频率稳定控制动作经济性越高；Ai动作轮次i占所允许的最大动作轮次iall越小，该频率稳定控制动作反应越快； 按照受端系统运行需求确定权重系数r1和r2，筛选出受端系统在当前故障下最优的频率稳定控制动作Abest。

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