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本发明公开了一种基于DNN算法的电力系统鲁棒优化极端场景的识别方法,包括:先构建数据集,再构建DNN算法,然后训练DNN算法,训练DNN算法可以包括:设置参数、数据计算、数据输出、选取代价函数、反向传播和判断是否训练结束,若训练结束,则可以对识别极端场景,利用训练后的DNN算法识别极端场景,其中,数据集用于DNN算法的训练和测试,数据集中的每条数据均包括输入部分和输出部分,其中输入部分由盒式不确定集确定,盒式不确定集包括:m个负荷功率和n个光伏发电出力,输出部分由极端场景的类别确定。根据本发明实
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112507603 B
(45)授权公告日 2021.08.10
(21)申请号 202011212711.7 G06K 9/62 (2006.01)
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