基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估.docx

基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估
基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估
摘要：
暂态电压稳定评估是电网安全和稳定运行的重要任务之一。传统的暂态电压稳定评估方法依赖于手工提取特征和基于统计学的方法，这些方法存在着局限性。本文提出了一种基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估方法，该方法借助卷积神经网络的自学习能力和特征提取能力，实现了对暂态电压稳定的自动评估，有效提高了评估准确性和效率。通过在IEEE118节点系统上的仿真实验，验证了本文方法的有效性和可行性。
关键词：暂态电压稳定评估，特征量，卷积神经网络，特征提取，自学习
一、引言
暂态电压稳定评估是电力系统运行与规划中重要的问题之一，对于保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。传统的评估方法往往依赖于手工提取特征和基于统计学的方法，但这些方法存在局限性，比如对于复杂的非线性系统往往无法提供准确的评估结果，且需要大量的人工干预。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估方法。该方法首先通过特征量提取模块，自动从电力系统的原始数据中提取出具有代表性的特征量。然后，将特征量输入到卷积神经网络模型进行学习和训练，实现对暂态电压稳定的自动评估。卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，能够有效提取特征，并通过全连接层进行分类和评估。
二、方法
2.1特征量提取
特征量提取是暂态电压稳定评估的关键步骤，它能够从原始数据中提取出具有代表性的特征信息。本文采用了多种特征量提取方法，包括时域特征、频域特征和统计特征。时域特征包括电压幅值、频率、相位等信息，频域特征包括功率谱密度、频带能量分布等信息，统计特征包括均值、方差、最大值、最小值等信息。
2.2卷积神经网络模型
卷积神经网络是深度学习中常用的模型之一，能够有效地处理具有网格结构的数据，如图像、声音等。本文设计了一个卷积神经网络模型用于暂态电压稳定评估。模型由多个卷积层和池化层组成，通过多层卷积和池化操作，能够提取出电力系统数据中的高层次特征。最后通过全连接层进行分类和评估。
三、实验结果与分析
为了验证本文方法的有效性和可行性，本文在IEEE118节点系统上进行了仿真实验。首先，使用MATLAB生成了大量的电力系统暂态数据，包括不同电压等级、负载变化等情况下的数据。然后将生成的数据作为训练集和测试集，分别输入到特征量提取模块和卷积神经网络模型中进行学习和训练。
实验结果表明，本文方法能够有效地进行暂态电压稳定评估。与传统的评估方法相比，本文方法能够提供更准确的评估结果，并且能够自动学习和提取特征，避免了繁琐的手工操作。同时，本文方法还具有较高的评估效率，能够实时监测电力系统的暂态电压稳定情况。
四、结论
本文提出了一种基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估方法。通过特征量提取模块和卷积神经网络模型，实现了对暂态电压稳定的自动评估。实验结果表明，本文方法能够提供准确的评估结果，并具有较高的评估效率。本文方法为电力系统的暂态电压稳定评估提供了一种新的思路和方法。
参考文献：
[1]LuoZ,WangZ,ZhangC,etal.Convolutionalneuralnetwork-basedtransientstabilityassessmentofpowersystems[J].InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,2019.
[2]AminiMH,NazarzadehMJ.Convolutionalneuralnetworksforanalysisandclassificationofpowersystemdisturbances[J].IEEETransactionsonPowerDelivery,2017.
[3]LiuC,XuG,ZhangL.Transientstabilityassessmentofpowersystemsusingdeeplearningtechniques[J].InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,2019.