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基于改进SK-BiLSTM的自适应多尺度暂态电压稳定评估
1
作者
徐艳春
左豪杰
+2 位作者
张涛
席磊
吕密
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第9期208-215,共8页
为评估电力系统暂态电压稳定性,提高电压失稳状态下失稳节点/区域的划分能力,提出一种基于改进选择性核卷积神经网络与双向长短期记忆网络(SK-BiLSTM)的自适应多尺度暂态电压稳定评估策略。深入分析暂态电压时空特性,揭示电力系统拓扑...
为评估电力系统暂态电压稳定性,提高电压失稳状态下失稳节点/区域的划分能力,提出一种基于改进选择性核卷积神经网络与双向长短期记忆网络(SK-BiLSTM)的自适应多尺度暂态电压稳定评估策略。深入分析暂态电压时空特性,揭示电力系统拓扑结构信息与动态时序电气量测数据信息在暂态电压稳定评估中的重要性;利用图注意力网络将拓扑结构信息与动态时序电气量测数据信息有效融合,基于此,构建基于改进SK-BiLSTM的自适应多尺度暂态电压稳定评估模型,通过在选择性核卷积神经网络中引入渐进式分组卷积机制高效提取局部和全局信息,并借助BiLSTM进一步增强时序电气量测数据信息的表征能力,在含有风电机组的IEEE 39、IEEE 118节点系统和河北省某区域电网中进行验证。结果表明,该评估模型具有较高的暂态电压稳定性评估精度,显著提升了电压失稳状态下的失稳节点/区域划分能力,并且有良好的泛化能力。
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关键词
暂态电压稳定
电压失稳节点/区域
多尺度卷积操作
深度学习
图注意力网络
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职称材料
题名
基于改进SK-BiLSTM的自适应多尺度暂态电压稳定评估
1
作者
徐艳春
左豪杰
张涛
席磊
吕密
机构
湖北省输电工程技术研究中心(三峡大学)
三峡大学电气与新能源学院
德克萨斯农工大学电气与计算机工程系
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第9期208-215,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52277108)。
文摘
为评估电力系统暂态电压稳定性,提高电压失稳状态下失稳节点/区域的划分能力,提出一种基于改进选择性核卷积神经网络与双向长短期记忆网络(SK-BiLSTM)的自适应多尺度暂态电压稳定评估策略。深入分析暂态电压时空特性,揭示电力系统拓扑结构信息与动态时序电气量测数据信息在暂态电压稳定评估中的重要性;利用图注意力网络将拓扑结构信息与动态时序电气量测数据信息有效融合,基于此,构建基于改进SK-BiLSTM的自适应多尺度暂态电压稳定评估模型,通过在选择性核卷积神经网络中引入渐进式分组卷积机制高效提取局部和全局信息,并借助BiLSTM进一步增强时序电气量测数据信息的表征能力,在含有风电机组的IEEE 39、IEEE 118节点系统和河北省某区域电网中进行验证。结果表明,该评估模型具有较高的暂态电压稳定性评估精度,显著提升了电压失稳状态下的失稳节点/区域划分能力,并且有良好的泛化能力。
关键词
暂态电压稳定
电压失稳节点/区域
多尺度卷积操作
深度学习
图注意力网络
Keywords
transient voltage stability
voltage instability nodes/regions
multi-scale convolution operation
deep learning
graph attention networks
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SK-BiLSTM的自适应多尺度暂态电压稳定评估
徐艳春
左豪杰
张涛
席磊
吕密
《电力自动化设备》
北大核心
2025
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