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题名抗噪性高斯过程用于风电系统暂态电压稳定性的评估
被引量：3
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作者
王强
张津
李上杨
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机构
三峡大学电气与新能源学院
智慧能源技术湖北省工程研究中心
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出处
《南方电网技术》
CSCD
北大核心
2024年第9期126-137,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52077120)
宜昌科技研究与开发项目(A201230215)。
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文摘
基于机器学习的风电系统安全评估方法已成为当下热点,但对样本噪声影响不予以充分考虑,则难以保证系统暂态电压稳定性评估的准确性和可靠性。为此构建抗噪性高斯过程多分类模型(noisy input multi-class Gaussian process,NIMGP),首先,引入稀疏高斯过程,选用诱导点代替部分原输入点进行训练,以降低模型计算的复杂度;其次,对模型中的输入数据引入可加性高斯噪声实现抗噪处理,通过泰勒级数法近似求解含噪声输入的高斯过程,使输入噪声转化为输出噪声、改善模型评估性能。最后,在含风电场的新英格兰39节点系统进行仿真,对系统暂态电压的稳定、临界和失稳状态及稳定样本的稳定裕度进行预测。多种不同工况仿真结果对比表明,NIMGP具有较强的泛化能力、在不同工况下仍有较好的预测精度。
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关键词
风电系统
稀疏高斯过程
抗噪性高斯过程
多分类
稳定裕度
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Keywords
wind power systems
sparse Gaussian processes
noisy input multi-class Gaussian process
multi-classification
stability margin
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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