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适应拓扑变化的数据驱动电力系统暂态主导失稳模式识别方法
被引量：
1
1
作者
周芮
杨燕
+4 位作者
余娟
杨知方
朱晟毅
余亚南
孙昕炜
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第9期3436-3447,I0013,共13页
电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱...
电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱动DIM识别方法。首先,提出基于K-means聚类和多随机卷积核变换的DIM高精度智能识别基础模型,利用K-means自适应选取关键暂态曲线,基于多随机卷积核变换表征暂态曲线斜率、失稳持续时间等重要DIM判断特征,从而适应拓扑变化并高效提取暂态曲线时序特征。其次,针对单个基础模型输出不确定性、可信度不足问题,提出基于Bagging集成学习和误差-分歧分解理论的DIM智能识别框架,自适应最优选择多个基础模型共同决策,提高结果的稳定性和可信性。最后,在中国电力科学研究院有限公司36节点系统及其修改系统、某实际电网8897节点系统上的算例分析表明,所提方法可在保证较高DIM识别精度的情况下适应拓扑变化,验证了方法的有效性。
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关键词
暂态稳定
主导失稳模式
关键曲线选取
多随机卷积核变换
集成学习
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职称材料
题名
适应拓扑变化的数据驱动电力系统暂态主导失稳模式识别方法
被引量：
1
1
作者
周芮
杨燕
余娟
杨知方
朱晟毅
余亚南
孙昕炜
机构
输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
国网重庆市电力公司电力科学研究院
国网四川省电力公司电力科学研究院
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第9期3436-3447,I0013,共13页
基金
国家电网有限公司科技项目(5108-202218280A-2-263-XG)。
文摘
电力系统暂态电压与功角混合失稳下的主导失稳模式(dominant instability mode,DIM)识别对制定快速调整措施至关重要。然而,现有数据驱动方法因拓扑变化适应能力不足,导致识别精度下降甚至失效。由此,该文提出一种适应拓扑变化的数据驱动DIM识别方法。首先,提出基于K-means聚类和多随机卷积核变换的DIM高精度智能识别基础模型,利用K-means自适应选取关键暂态曲线,基于多随机卷积核变换表征暂态曲线斜率、失稳持续时间等重要DIM判断特征,从而适应拓扑变化并高效提取暂态曲线时序特征。其次,针对单个基础模型输出不确定性、可信度不足问题,提出基于Bagging集成学习和误差-分歧分解理论的DIM智能识别框架,自适应最优选择多个基础模型共同决策,提高结果的稳定性和可信性。最后,在中国电力科学研究院有限公司36节点系统及其修改系统、某实际电网8897节点系统上的算例分析表明,所提方法可在保证较高DIM识别精度的情况下适应拓扑变化,验证了方法的有效性。
关键词
暂态稳定
主导失稳模式
关键曲线选取
多随机卷积核变换
集成学习
Keywords
transient stability
dominant instability mode
critical curve selection
multi-random convolutional kernel transform
ensemble learning
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适应拓扑变化的数据驱动电力系统暂态主导失稳模式识别方法
周芮
杨燕
余娟
杨知方
朱晟毅
余亚南
孙昕炜
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
1
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