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基于卷积自注意力聚类算法的高比例新能源电力系统典型运行方式提取
1
作者
付小标
姜旭
+3 位作者
李欣蒙
李云鹏
刘鑫
吴嘉锴
《南方电网技术》
北大核心
2025年第9期140-149,共10页
传统基于人工经验制定的典型方式包含的运行场景多样性有限,难以全面表征高比例新能源电力系统复杂的运行边界,依此进行方式安排可能使系统存在安全风险盲区。对此提出了基于卷积神经网络和自注意力机制的典型运行方式提取方法。首先利...
传统基于人工经验制定的典型方式包含的运行场景多样性有限,难以全面表征高比例新能源电力系统复杂的运行边界,依此进行方式安排可能使系统存在安全风险盲区。对此提出了基于卷积神经网络和自注意力机制的典型运行方式提取方法。首先利用卷积神经网络构建自动编码器模型,智能提取高比例新能源电网运行变量间复杂的空间耦合关系。其次基于提取的电网运行特征引入特征聚类层,将其与自动编码器模型联合优化实现聚类。然后通过提出的新能源-负荷-传统能源组合模式指标及聚类效果评价指标表征运行方式聚类结果。最后对以类中心为代表的方式样本集进行拓展并开展静态安全评估。算例结果表明,该方法能够有效挖掘电网高维运行变量的空间相关性和复杂组合模式,在此基础上开展的安全校核有助于区别化表征不同方式间高比例新能源电力系统的安全风险,为新型电力系统典型运行方式的制定提供有力支持。
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关键词
新能源电力系统
运行方式聚类
自动编码器
空间相关性
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职称材料
题名
基于卷积自注意力聚类算法的高比例新能源电力系统典型运行方式提取
1
作者
付小标
姜旭
李欣蒙
李云鹏
刘鑫
吴嘉锴
机构
国网吉林省电力有限公司
东北电力大学电气工程学院
国网长春供电公司
出处
《南方电网技术》
北大核心
2025年第9期140-149,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(52337004)
国网吉林省电力公司科技项目(SGJL0000DKS2300267)。
文摘
传统基于人工经验制定的典型方式包含的运行场景多样性有限,难以全面表征高比例新能源电力系统复杂的运行边界,依此进行方式安排可能使系统存在安全风险盲区。对此提出了基于卷积神经网络和自注意力机制的典型运行方式提取方法。首先利用卷积神经网络构建自动编码器模型,智能提取高比例新能源电网运行变量间复杂的空间耦合关系。其次基于提取的电网运行特征引入特征聚类层,将其与自动编码器模型联合优化实现聚类。然后通过提出的新能源-负荷-传统能源组合模式指标及聚类效果评价指标表征运行方式聚类结果。最后对以类中心为代表的方式样本集进行拓展并开展静态安全评估。算例结果表明,该方法能够有效挖掘电网高维运行变量的空间相关性和复杂组合模式,在此基础上开展的安全校核有助于区别化表征不同方式间高比例新能源电力系统的安全风险,为新型电力系统典型运行方式的制定提供有力支持。
关键词
新能源电力系统
运行方式聚类
自动编码器
空间相关性
Keywords
new energy power system
operation mode clustering
automatic encoder
spatial correlation
分类号
TM73 [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
基于卷积自注意力聚类算法的高比例新能源电力系统典型运行方式提取
付小标
姜旭
李欣蒙
李云鹏
刘鑫
吴嘉锴
《南方电网技术》
北大核心
2025
0
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