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基于物理引导神经网络的静态电压稳定预防控制策略在线计算
1
作者
明巧
刘友波
+2 位作者
邱高
刘季昂
刘俊勇
《电网技术》
北大核心
2025年第7期2680-2690,I0006-I0008,共14页
电力系统静态电压稳定预防控制是典型的非凸非线性问题,传统模型驱动方法难以权衡决策精度与效率,数据驱动方法虽改善了上述问题,但其泛化能力和约束满足性成疑。对此,该文提出一种基于物理引导神经网络(physics-guided neural network,...
电力系统静态电压稳定预防控制是典型的非凸非线性问题,传统模型驱动方法难以权衡决策精度与效率,数据驱动方法虽改善了上述问题,但其泛化能力和约束满足性成疑。对此,该文提出一种基于物理引导神经网络(physics-guided neural network,PGNN)的静态电压稳定预防控制在线计算方法。首先,基于输入凸神经网络(input convex neural network,ICNN)转化非凸静态电压稳定裕度约束为保留非线性的凸代理模型;然后,基于PGNN构建ICNN代理的预防控制端到端参数化模型,结合考虑电压无功的线性化直流潮流方程,设计利于PGNN训练收敛的凸物理信息损失函数,强制PGNN满足物理规律。IEEE 118节点系统及n×118节点系统的测试结果表明,与传统模型驱动算法和纯数据驱动方法相比,所提方法可更好权衡预防控制的精度与效率,同时严格满足安全约束。
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关键词
静态电压稳定性
预防控制
物理引导神经网络
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职称材料
题名
基于物理引导神经网络的静态电压稳定预防控制策略在线计算
1
作者
明巧
刘友波
邱高
刘季昂
刘俊勇
机构
四川大学电气工程学院
出处
《电网技术》
北大核心
2025年第7期2680-2690,I0006-I0008,共14页
基金
国家自然科学基金项目(52307124)。
文摘
电力系统静态电压稳定预防控制是典型的非凸非线性问题,传统模型驱动方法难以权衡决策精度与效率,数据驱动方法虽改善了上述问题,但其泛化能力和约束满足性成疑。对此,该文提出一种基于物理引导神经网络(physics-guided neural network,PGNN)的静态电压稳定预防控制在线计算方法。首先,基于输入凸神经网络(input convex neural network,ICNN)转化非凸静态电压稳定裕度约束为保留非线性的凸代理模型;然后,基于PGNN构建ICNN代理的预防控制端到端参数化模型,结合考虑电压无功的线性化直流潮流方程,设计利于PGNN训练收敛的凸物理信息损失函数,强制PGNN满足物理规律。IEEE 118节点系统及n×118节点系统的测试结果表明,与传统模型驱动算法和纯数据驱动方法相比,所提方法可更好权衡预防控制的精度与效率,同时严格满足安全约束。
关键词
静态电压稳定性
预防控制
物理引导神经网络
Keywords
static voltage stability
preventive control
physics-guided neural network
分类号
TM721 [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
基于物理引导神经网络的静态电压稳定预防控制策略在线计算
明巧
刘友波
邱高
刘季昂
刘俊勇
《电网技术》
北大核心
2025
0
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