基于受扰后量测响应信息的两阶段电力系统暂态稳定评估

摘要：

为充分挖掘电力系统受扰后的量测响应信息,并提供给后续控制更丰富的参考,提出了一种基于快照集成门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络的两阶段电力系统暂态稳定评估方法.该方法通过单次训练过程即可高效构建集成模型,且直接面向底层量测数据,可快速完成线上部署.在线应用时,首阶段通过分类模型进行动态的分层评估,逐级筛选出可信样本;次阶段利用回归模型实现进一步的暂态稳定裕度定量预测.此外,通过对模型的损失函数进行修正,有效克服了样本不平衡并强化了对困难样本的挖掘.仿真结果验证了所提方法的有效性,且所提模型的评估性能相较于其他机器学习模型具有显著优势.该文作为前瞻性理论研究,为数据驱动的在线暂态稳定评估的实现提供一种新思路.

关键词：暂态稳定评估、深度学习、集成学习、门控循环单元、受扰轨迹、损失函数

所属期刊栏目：46

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金51977156

在线出版日期：2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2230-2240