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基于改进卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法

艾士琪  
【摘要】:暂态稳定分析是电力系统安全分析的重要内容,对电力系统的安全稳定运行、为电力系统运行调度的控制决策提供参考依据具有重要作用和价值。如何在系统发生故障的前期准确、快速的评估暂态稳定状态和裕度,一直是电力系统安全分析环节中亟待解决的问题。传统的解析方法中的时域仿真法和直接法,因前者计算量大、耗时长,后者在复杂系统中难以构建满足条件的能量函数等缺陷,而无法满足大电网安全稳定评估的实时性要求。近年来,人工智能方法因其评估精度高、耗时短等优点而逐渐成为快速暂态稳定分析的主要工具之一。然而此类算法因其浅层结构的限制,在求解高维数据分类问题时泛化能力受到制约。且多为判定暂态稳定与否的二元分类问题,缺乏量化评估。本文针对上述问题,将具有自主学习和抽象表达能力的深度学习方法引入电力系统暂态稳定评估中,提出一种基于短时受扰轨迹和改进卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。本文的主要研究内容如下:(1)通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建立起发电机端电气量的短时受扰轨迹与系统暂态稳定性之间的映射关系,并引入考虑故障初期发电机受扰程度的暂态稳定信息样本矩阵构建,使提取的特征更具鲁棒性,有效减少误判漏判样本,从而提高模型的泛化能力和评估性能。(2)根据CNN层间计算的维度原则,以网络的综合评估指标最优来选择网络结构参数。在暂态稳定信息样本矩阵构建的基础上,构建输入特征与暂态稳定性间的映射模型,进一步减少误判漏判样本,有效提高网络模型的评估准确率。(3)构建改进CNN建立短时受扰轨迹与暂态稳定裕度间的映射关系。该改进模型结合了CNN的特征提取层和BP预测神经网络,并且与CNN的暂态稳定分类模型构成复合网络。首先利用CNN进行数据样本的预分类,然后利用改进CNN预测模型对预分类的样本进行裕度预测,最终实现基于短时轨迹的电力系统暂态稳定裕度评估。IEEE-39节点系统算例结果表明本文所提方法能够实现基于短时受扰轨迹和改进CNN的电力系统暂态稳定评估,可为电力系统运行调度的控制决策提供参考依据。


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