[發(fā)明專利]一種基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910986070.1
• 申請(qǐng)日: 2019-10-17
• 公開（公告）號(hào): CN110674791B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馮雙;陳佳寧;史豪;湯奕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;H02J3/24
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開了一種基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法。該方法包括離線訓(xùn)練和在線定位兩部分。首先依據(jù)發(fā)電機(jī)相關(guān)性對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行分區(qū)，將各分區(qū)振蕩主成分的平滑偽Wigner?Ville分布進(jìn)行圖像化，形成區(qū)間WVD圖像。然后對(duì)預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行第一階段遷移學(xué)習(xí)，得到第一層分區(qū)定位模型。輸入定位分區(qū)的區(qū)內(nèi)WVD圖像，再對(duì)分區(qū)定位模型進(jìn)行第二階段遷移學(xué)習(xí)，得到第二層機(jī)組定位模型。最后驗(yàn)證本方法的離線定位正確率。通過先后將實(shí)際發(fā)生強(qiáng)迫功率振蕩的區(qū)間和區(qū)內(nèi)WVD圖像分別輸入到分區(qū)定位模型和機(jī)組定位模型，實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)源的在線定位。本發(fā)明不僅能夠具有較高的定位準(zhǔn)確率，并具有定位速度快，適應(yīng)性高、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種強(qiáng)迫振蕩分層定位方法，尤其涉及一種基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法。

背景技術(shù)

在區(qū)域大電網(wǎng)互聯(lián)的背景下，電力系統(tǒng)發(fā)生低頻振蕩的風(fēng)險(xiǎn)日益增加。強(qiáng)迫功率振蕩作為低頻振蕩的一種，由于它的零衰減特性，一旦發(fā)生且不及時(shí)處理，則可能嚴(yán)重威脅電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。其發(fā)生是由于電力系統(tǒng)中存在持續(xù)周期性的擾動(dòng)源，最直接的抑制方法是在電網(wǎng)中找到擾動(dòng)源的位置并將其快速切除。但是，當(dāng)擾動(dòng)源的擾動(dòng)頻率等于或接近系統(tǒng)固有頻率時(shí)，電力系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)多區(qū)域多機(jī)組同時(shí)發(fā)生低頻振蕩，難以從各機(jī)組振蕩幅度上判斷擾動(dòng)源位置，所以快速準(zhǔn)確定位電力系統(tǒng)中強(qiáng)迫振蕩擾動(dòng)源具有重要意義。

目前強(qiáng)迫振蕩擾動(dòng)源定位的方法主要有行波檢測(cè)法和暫態(tài)能量函數(shù)法等，這些方法主要通過在一些比較重要的假設(shè)前提下，依據(jù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型建立擾動(dòng)源的定位判據(jù)。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，系統(tǒng)運(yùn)行方式更加多變，會(huì)導(dǎo)致上述方法的一些重要前提假設(shè)不再成立。例如在使用行波檢測(cè)法定位時(shí)，對(duì)于發(fā)生多模式振蕩的情況，該技術(shù)還不夠成熟，可能會(huì)導(dǎo)致誤判；在使用暫態(tài)能量函數(shù)定位擾動(dòng)源時(shí)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)損耗較大的情況，可能會(huì)得到兩個(gè)甚至多個(gè)定位結(jié)果。目前已有研究指出暫態(tài)能量函數(shù)法對(duì)于電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和負(fù)荷設(shè)置了過于嚴(yán)格的模型假設(shè)，導(dǎo)致在實(shí)際電力系統(tǒng)發(fā)生強(qiáng)迫功率振蕩的情況下具有較大局限性。此外，隨著電網(wǎng)大區(qū)域互聯(lián)態(tài)勢(shì)的發(fā)展，電網(wǎng)特性愈加復(fù)雜，僅靠從強(qiáng)迫振蕩物理機(jī)理本身和人工經(jīng)驗(yàn)入手解決擾動(dòng)源定位問題難度不斷提高，并且存在著使用條件苛刻，準(zhǔn)確率低等問題。而且，從全網(wǎng)角度分析擾動(dòng)源的定位問題由于要將全網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸和處理，會(huì)存在數(shù)據(jù)量過大和信息冗余的問題。因此亟需研究一種快速準(zhǔn)確的強(qiáng)迫功率振蕩擾動(dòng)源定位方法。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供一種基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法。

技術(shù)方案：本發(fā)明所述的基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法包括以下步驟：

基于多階段遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)迫振蕩分層定位方法，其特征在于，包括離線訓(xùn)練過程和在線定位過程；

所述離線訓(xùn)練過程包括：(1)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行特征值分析，根據(jù)特征值和特征向量評(píng)估發(fā)電機(jī)之間的相關(guān)性，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)進(jìn)行分區(qū)；(2)在不同負(fù)荷水平下對(duì)所述電力系統(tǒng)中各臺(tái)發(fā)電機(jī)的原動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩或者勵(lì)磁輸入上施加正弦波擾動(dòng)來進(jìn)行強(qiáng)迫功率振蕩的批量仿真，獲取批量強(qiáng)迫功率振蕩數(shù)據(jù)樣本；(3)對(duì)各個(gè)分區(qū)的發(fā)電機(jī)振蕩信號(hào)進(jìn)行主成分分析，提取每個(gè)分區(qū)的最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量為第一主成分，并將各個(gè)分區(qū)的第一主成分使用平滑偽Wigner-Ville分布進(jìn)行變換得到各區(qū)振蕩信號(hào)能量的時(shí)頻分布，再對(duì)其進(jìn)行圖像化處理，形成強(qiáng)迫振蕩區(qū)間WVD圖像；(4)使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)步驟(3)中生成的WVD圖像進(jìn)行訓(xùn)練得到定位擾動(dòng)源所在分區(qū)的第一層分區(qū)定位模型；(5)將擾動(dòng)源所在分區(qū)內(nèi)部各臺(tái)發(fā)電機(jī)的振蕩信號(hào)使用平滑偽Wigner-Ville分布進(jìn)行變換，并形成強(qiáng)迫振蕩區(qū)內(nèi)WVD圖像；(6)將步驟(4)訓(xùn)練得到的第一層分區(qū)定位模型應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)來訓(xùn)練能夠定位各個(gè)分區(qū)內(nèi)部擾動(dòng)源所在機(jī)組的第二層機(jī)組定位模型；(7)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位模型的正確率進(jìn)行驗(yàn)證，若正確率不足95％，則通過對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加迭代次數(shù)的方法對(duì)模型繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練，直到超過預(yù)定正確率閾值；