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基于数据驱动的电力系统暂态稳定评估

颜融  
【摘要】:随着近年来新能源发电、智能数字电网、特高压输电互联等新兴技术的高速发展,电力系统面临着全网耦合性强、源荷随机性大以及动态复杂性高等挑战,这对电力系统安全稳定运行带来了较大影响。本文借助于以人工智能为代表的数据驱动等使能技术,针对电力系统暂态稳定评估问题展开了深入的研究工作,旨在提高暂态稳定评估模型精度和计算效率。主要研究工作总结如下:首先,本文提出了暂态稳定快速批量评估算法框架,通过构建的级联式卷积神经网络为待评估样本自适应选择仿真时间窗口,在保证评估结论准确的前提下尽早终止时域仿真,以减轻批量评估任务的整体计算负担。该算法从已有稳定性结论的样本中“学习”,并基于所设计的反馈学习机制不断针对模型进行自适应更新,以进一步提升模型针对不同运行方式的泛化能力。此外,本文进一步设计了基于信息熵的优先评估策略,在分析待评估样本所含信息量的基础上,动态调度评估任务队列,以加速模型性能提升。该算法在保证评估结论准确的前提下降低了批量评估计算负担,使得在有限时间内获取足够用于在线评估模型构建的暂态稳定样本成为可能。其次,为了应对配电网络日益广泛接入的分布式电源等新型设备对输电网络稳态及暂态特性之影响,弥补传统负荷模型的不足,实现输配电系统联合分析等目的,本文进一步提出了基于不对称图学习的生成对抗网络模型,该模型可借助少量真实配网数据,在不泄露关键信息的前提下捕获真实配电网络的拓扑和电气特性,进而生成三相不对称配电网络。此外,所提出的方法还可以有效地生成时序负荷数据并合理配置各类电网元件,使得生成的配电网络兼具真实性与实用性。再次,为了满足在线稳定评估实时获取系统故障信息的需求,本文提出了混联输电线路单端故障定位算法,构建了“云端滚动训练,边缘实时推断”的电力系统嵌入式人工智能应用范式。该范式将云端训练或更新的故障定位深度学习模型分布式的部署于数据侧嵌入式人工智能模块中,借助本地电压和电流等高密度流式数据进行故障定位。该框架有效解决了因量测数据高采样率特性而导致的定位时延高等问题,可满足后续在线稳定评估与监测任务的应用需求。本文最后提出了基于数据驱动的暂态稳定边界生成与在线稳定评估算法框架。借助于所构建的暂态稳定指标及其伴随灵敏度,加速了关键暂态稳定样本(重)采样进程,以在稳定边界附近的高信息熵区域加速生成足够的关键暂态样本,为生成稳定边界提供了数据基础。此外,为解决稳定边界构建问题所面临的“维数灾”、“组合爆炸”等挑战,本文提出了关键运行及扰动场景筛选机制,进一步减少了电力系统边界生成任务的搜索空间与计算规模。借助该算法框架,稳定边界可根据系统当前及预测运行点在线自适应更新,进而由此构建出一套暂态稳定在线评估与监测框架。


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