[發(fā)明專利]結(jié)合人工特征和殘差網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910529608.6
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110224401B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫宏斌;郭慶來;周艷真;王彬;吳文傳;張伯明
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué);國網(wǎng)遼寧省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 羅文群

本發(fā)明涉及一種結(jié)合人工特征和殘差網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法，屬于電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采集故障切除后發(fā)電機(jī)的各變量，構(gòu)成初始特征向量；根據(jù)人為設(shè)定從初始特征中提取人工特征，將初始特征向量排列成三維數(shù)據(jù)，利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)中的殘差單元自動提取特征，將該自動提取特征與人工特征共同作為全連接層的輸入，經(jīng)過兩層全連接層處理后得到暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測輸出，構(gòu)成暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)；最后，利用訓(xùn)練樣本集和驗證樣本集，迭代求解得到相對優(yōu)的模型參數(shù)，從而得到最終的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測模型，并用于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測。本發(fā)明通過人工特征與深度殘差網(wǎng)絡(luò)中殘差單元的結(jié)合，以及模型參數(shù)的擇優(yōu)選擇，能夠提高電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定的預(yù)測準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種結(jié)合人工特征和殘差網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法，屬于電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

暫態(tài)穩(wěn)定性破壞是電力系統(tǒng)發(fā)生大規(guī)模停電事故的重要原因，如何快速準(zhǔn)確判斷系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性是電力系統(tǒng)安全防控要考慮的主要問題之一。近年來，智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入，電力系統(tǒng)中采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)日益豐富和完善，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。

目前，用于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測模型的輸入特征包括人工提取特征和智能方法自動提取特征。電力系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，人工的特征提取方法不可避免地需要做出理想假設(shè)和簡化，難以反映各個變量在宏觀上的關(guān)聯(lián)關(guān)系，存在一定局限性。近來，深度學(xué)習(xí)在理論、算法和應(yīng)用等方面迅速發(fā)展，已有部分學(xué)者對深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析領(lǐng)域的應(yīng)用展開研究。中國專利公開號CN107391852A提出基于深度置信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，提高了評估計算速度和評估精度。中國專利公開號CN107846012A提出了一種利用堆疊自動編碼器對特征變量逐層進(jìn)行特征提取，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建穩(wěn)定分類模型。申請公開號為CN108832619A的中國專利，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，基于深度學(xué)習(xí)的自動特征提取可以對歷史和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，形成高階特征，對數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精確、客觀、有效的表達(dá)，減少人為設(shè)計的不完善，然而該方法沒有考慮輸入數(shù)據(jù)動態(tài)軌跡的三維特點(diǎn)，也沒有結(jié)合已有的人工經(jīng)驗特征。人工提取特征與深度學(xué)習(xí)自動提取特征的方法不對立、不沖突，唯有充分結(jié)合兩類分析方法進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，才能構(gòu)建得到準(zhǔn)確率更高的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測模型。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提出一種結(jié)合人工特征和殘差網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法，針對已有技術(shù)的缺點(diǎn)，將人工提取特征與深度學(xué)習(xí)自動提取特征的方法相結(jié)合，以構(gòu)建得到準(zhǔn)確率更高的暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測模型，并用于暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測，提高暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測精度。

本發(fā)明提出的結(jié)合人工特征和殘差網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測方法，該方法包括以下步驟：

(1)對具有N臺發(fā)電機(jī)的電力系統(tǒng)，根據(jù)電力系統(tǒng)歷史運(yùn)行情況和運(yùn)行人員經(jīng)驗，對s種運(yùn)行工況在f種故障下的暫態(tài)穩(wěn)定性進(jìn)行時域仿真計算，得到s×f種運(yùn)行場景的特征向量X^k和暫態(tài)穩(wěn)定性y^k，其中，上標(biāo)k表示第k種運(yùn)行場景，k＝1,2,…,s×f，y^k＝(0,1)表示電力系統(tǒng)在故障清除后能夠保持暫態(tài)穩(wěn)定，y^k＝(1,0)表示電力系統(tǒng)在故障清除后不能保持暫態(tài)穩(wěn)定，故障清除時間根據(jù)人工經(jīng)驗設(shè)定，第k種運(yùn)行場景中故障清除后n個采樣點(diǎn)的發(fā)電機(jī)有功功率P_Gi^k、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子角度δ_i^k、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子角速度ω_i^k、發(fā)電機(jī)母線的電壓幅值V_Gi^k和發(fā)電機(jī)母線的電壓相角θ_Gi^k構(gòu)成特征向量X^k：