基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估.docx

基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估
基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估
摘要
暂态电压稳定评估是电力系统运行中的重要问题，对于保障系统的安全稳定运行至关重要。本文提出了一种基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估方法。该方法利用电力系统的历史数据，通过时序轨迹特征的提取和学习，建立了暂态电压稳定模型，并通过评估该模型在实时应用中的稳定性来评估电力系统的暂态电压稳定性。实验结果表明，该方法能够准确评估电力系统的暂态电压稳定性，并具有很好的实用价值。
关键词：暂态电压稳定性、时序轨迹、特征学习
1.引言
暂态电压稳定评估是电力系统运行中的一项重要任务，其主要目的是评估电力系统在暂态工况下的电压稳定性，以保障系统的安全运行。暂态电压稳定性是指电力系统在发生暂态扰动（如短路故障、突然负荷变化等）后，能够快速恢复到稳态，并保持稳定的能力。由于电力系统的复杂性和非线性，传统的暂态电压稳定评估方法往往不够准确和有效。因此，研究一种能够准确评估电力系统暂态电压稳定性的新方法具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
目前，研究者们已经开展了许多关于暂态电压稳定评估的研究工作。其中，一些方法基于传统的数学模型（如等值电路模型、等效发电机模型等），通过对电力系统进行建模和仿真来评估其暂态电压稳定性。然而，这些方法需要大量的系统参数和详细的系统拓扑信息，且在实际应用中往往不够准确和及时。另一些方法基于神经网络和机器学习技术，通过训练模型来评估电力系统的暂态电压稳定性。这些方法能够自动提取电力系统的特征，但由于数据的高维性和复杂性，模型的训练和推理过程较为困难。
3.方法及实现
本文提出了一种基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估方法。该方法主要包括三个步骤：数据预处理、特征提取和模型建立。首先，通过采集电力系统的历史数据，并进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等。然后，利用时序轨迹特征提取算法，从数据中提取出有代表性的特征。最后，采用深度学习模型（如卷积神经网络、长短时记忆网络等），建立暂态电压稳定模型，并通过训练和验证来评估模型的稳定性。
4.实验设计与结果
为了验证所提出方法的有效性，本文设计了一系列实验，并利用国内某电力系统的实际数据进行测试。实验结果表明，所提出的方法能够准确评估电力系统的暂态电压稳定性，并且具有较高的准确率和鲁棒性。此外，我们还与传统的暂态电压稳定评估方法进行了对比实验，结果表明，所提出的方法在准确性上具有明显的优势。
5.结论与展望
本文提出了一种基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估方法，该方法能够准确评估电力系统的暂态电压稳定性，并具有较高的实用价值。未来的工作可以进一步改进所提出的方法，提高模型的稳定性和准确性。此外，还可以探索其他的特征提取算法和模型结构，以应对更复杂的电力系统情况。
参考文献
[1]Huang,L.etal.(2020).TransientStabilityPredictionBasedonDeepGenerativeLearning.IEEETransactionsonPowerSystems,35(2),1174-1185.
[2]Zhang,M.etal.(2018).TransientStabilityAssessmentBasedonLSTMNeuralNetworkswithTransferLearning.IEEETransactionsonPowerSystems,33(6),6515-6526.
[3]Li,S.etal.(2021).TransientVoltageStabilityClassificationUsingTime–FrequencyFeatureLearning.IEEETransactionsonPowerSystems,36(2),1316-1326.