基于堆叠自动编码器的电力系统暂态稳定评估

将深度学习的思想和模型引入电力系统暂态稳定评估研究中,提出一种基于堆叠自动编码器的电力系统暂态稳定评估方法。该方法无需人工计算形成输入特征,直接面向底层量测数据,通过深层架构建立量测数据与稳定类别之间的非线性映射关系。采用一种"预训练–参数微调"的两阶段学习方法,同时引入稀疏化技术和Dropout技术对模型参数进行优化。训练后的模型能够依靠深层结构挖掘数据的隐藏模式,提取出有利于暂态稳定评估的高阶特征。此外,该方法能够通过大量无标注样本的无监督训练提高模型泛化能力,从而大大缩减训练样本时域仿真耗时。新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明所提方法比常规浅层评估方法的评估性能更加优越。     

基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估

为了进一步提高电力系统暂态稳定的预测精度及给出更精细化的评估结果,将深度学习与电力系统暂态稳定相结合,根据故障切除后发电机功角"轨迹簇"特征,提出一种基于集成不同结构的深度置信网络(DBN)的精细化电力系统暂态稳定评估模型。该模型的基分类器DBN能够有效地利用深层架构所具有的特征提取能力,充分挖掘出输入特征与暂态稳定评估结果之间的非线性映射关系。在新英格兰10机39节点系统上的实验结果表明,该方法不仅优于浅层学习框架,也比部分深度学习模型的性能更加优越。除此之外,该集成DBN算法不仅有较高的预测精度,而且可以有效地评估系统的稳定裕度和不稳定程度等级;在部分同步相量测量装置信息缺失以及含有噪声时,表现出较强的鲁棒性。     

基于深度学习的电力系统暂态稳定评估方法

在机器学习领域,暂态稳定评估问题被定义为通过大量故障样本来估计稳定边界的二分类问题。该文提出了一种深度学习方法来解决这个二分类问题。该方法包含4个步骤:首先,利用样本数据构建原始输入特征来描述电力系统动态特性;然后,采用变分自动编码器(variational auto-encoders,VAE)对原始输入特征进行无监督学习实现特征抽取,从而获得高阶特征;之后,对卷积神经网络(convolution neural network,CNN)进行有监督学习训练得到高阶特征与电力系统暂态稳定性之间的映射关系;最后,将训练得到的模型应用于电力系统在线暂态稳定评估。在新英格兰39节点测试电力系统的仿真试验表明,所提出的暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)模型具有评估精度高、不稳定样本评估错误率低、抗噪声干扰能力强的特点,适合基于广域测量信息的准实时在线暂态稳定评估。     

基于两阶段集成深度置信网络的电力系统暂态稳定评估EI北大核心CSCD

随着人工智能的发展,深度学习技术开始应用于电力系统暂态稳定评估,但面临着模型结构选择和评估性能优化等困难。为充分发挥深度学习的优势,提出一种两阶段集成深度置信网络(deep belief network,DBN)的评估方法。第1阶段预测故障后电力系统的暂态稳定性,由于输入特征和模型结构对暂态稳定评估的影响较大,选择原始电气特征、人工经验特征和堆叠降噪自动编码器提取的特征分别作为输入,训练不同结构的DBN模型,按概率集成机制,建立集成DBN模型,并评价结果的可信度。第2阶段,利用DBN暂稳程度回归预测模型进一步评估可信样本的稳定或失稳程度。在新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明所提方法预测精度高,具有良好的故障筛选性能,同时还能准确衡量可信样本的稳定或失稳程度,为后续控制提供可靠的参考信息。     

基于主动迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

基于深度学习的暂态稳定评估模型通常需要大量的有标注样本用于离线训练。一旦电网的运行方式和拓扑结构发生较大变化,预训练模型的性能将劣化甚至失效,使得在线评估时存在一定的空窗期。为了解决这一问题,以深度置信网络（DBN）为研究载体,将深度学习、迁移学习和主动学习相结合,提出一种基于DBN模型的主动迁移学习方法。首先,训练DBN来挖掘输入特征和暂态稳定评估结果间的映射关系,得到更好的暂态稳定评估效果。其次,当拓扑结构和运行方式发生较大变化时,通过短期仿真生成大量的无标注样本,利用主动学习来筛选少量最富有信息的样本,并通过长期仿真对这部分样本进行标注,显著减少了样本的生成时间。最后,计算源域和目标域数据分布的最大均值差异,选择不同的迁移路径,在确保迁移效果的前提下进一步缩短了迁移时间。采用新英格兰10机39节点系统、NPCC 48机140节点系统和中国华中电网进行了仿真,结果验证了所提方法具有高精度、快速性和鲁棒性,有效缩短了深度学习模型在线应用时的空窗期。     

基于两阶段集成深度置信网络的电力系统暂态稳定评估

随着人工智能的发展,深度学习技术开始应用于电力系统暂态稳定评估,但面临着模型结构选择和评估性能优化等困难。为充分发挥深度学习的优势,提出一种两阶段集成深度置信网络(deep belief network,DBN)的评估方法。第1阶段预测故障后电力系统的暂态稳定性,由于输入特征和模型结构对暂态稳定评估的影响较大,选择原始电气特征、人工经验特征和堆叠降噪自动编码器提取的特征分别作为输入,训练不同结构的DBN模型,按概率集成机制,建立集成DBN模型,并评价结果的可信度。第2阶段,利用DBN暂稳程度回归预测模型进一步评估可信样本的稳定或失稳程度。在新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明所提方法预测精度高,具有良好的故障筛选性能,同时还能准确衡量可信样本的稳定或失稳程度,为后续控制提供可靠的参考信息。     

考虑拓扑变化的电力系统暂态稳定评估

针对电力系统拓扑频繁变化导致暂态稳定评估（TSA）困难的问题,提出一种新颖的基于深度学习的TSA方案。基于深度森林（DF）构建暂态稳定评估模型,创新性地提出考虑主动学习技术和分级策略的DF更新方案。该方案从样本生成和模型训练两方面最大限度节省更新时间,并在电力系统拓扑变化后快速更新DF模型,有较强实用性。最后,在新英格兰39节点系统中对所提TSA方案进行验证,结果表明该方案对拓扑频繁变化的电力系统有更强的适应性与鲁棒性。     

基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法

随着泛在电力物联网概念的提出,暂态稳定在电力系统运行控制中扮演着越来越重要的角色。由于相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)的广泛配置,基于机器学习的暂态稳定实时评估方法展现出了巨大的发展潜力。针对这类方法在应用中离线训练数据生成耗时及造成的难以在网架发生变化后快速更新模型的问题,论文提出了一种基于主动学习的电力系统暂态稳定评估方法。考虑不同运行方式、不同故障下进行短时间仿真(仿真至故障切除时刻)生成无标注样本;随机选取一部分样本进行长时间仿真以标注这些样本的稳定状态,并进一步训练基于支持向量机的暂态稳定评估模型;最后循环选择剩余未标注样本中信息熵较高的部分数据进行标注对模型重新训练,直至模型准确率不再变化。在新英格兰10机39节点测试电力系统的仿真表明,论文提出的方法能够有效降低离线仿真的时间,大大提高评估模型部署的效率,并对广域噪声具有鲁棒性。     

基于改进深度残差收缩网络的电力系统暂态稳定评估

针对电力系统暂态稳定评估中,电力系统同步相量测量装置(PMU)量测数据在采集和传输过程可能存在噪声问题,以及由于暂态稳定与失稳样本不平衡,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型训练的倾向性和误判后果严重问题,提出基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)的电力系统暂态稳定评估方法.首先将底层量测电气量构建成特征图形式作为模型输入,利用模型深层结构建立输入与稳定结果之间的映射关系.面对噪声问题,模型通过注意力机制,采用软阈值函数自动学习噪声阈值,减小噪声及无关特征干扰;并通过焦点损失函数(FL),引入权重系数修正模型训练的倾向性,利用调制因子重点关注误分类样本,提高模型训练效率和评估性能.通过新英格兰10机39节点系统进行仿真分析,所提模型能够有效减小不同程度的噪声干扰,在不平衡数据集上修正模型训练偏向性,以减少误分类样本,在不同PMU配置方案下,均取得较好评估效果.     

基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估

基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。     

基于改进一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估

为充分挖掘电力系统暂态过程中量测数据的时序信息,并进一步提高电力系统暂态稳定评估的准确率,提出了一种基于改进一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法直接以底层量测数据作为输入特征,通过使用多尺寸卷积核来替代传统的单尺寸卷积核,能够有效提取量测数据的多粒度时序信息,实现了端到端的暂态稳定评估。另一方面,引入了焦点损失函数来指导模型训练,其能发掘困难样本并且缓解样本不均衡问题,进一步提升了模型的辨识性能。此外,通过应用GuidedGrad-CAM算法对暂态评估模型的类激活图进行可视化分析,提升了模型的可解释性和透明性。在新英格兰10机39节点算例系统上的仿真分析表明,相较于基于传统机器学习和深度学习的暂态稳定评估方法,所提出的方法具有更优的评估性能,并且对受"污染"数据具有更好的鲁棒性。     

基于主动迁移学习的电力系统拓扑自适应暂态稳定评估

在基于深度学习的数据驱动型电力系统暂态稳定评估技术中,需要解决的一个关键应用挑战是对系统拓扑结构变化和电网扩展的适用性问题。该文首先提出一种考虑电气属性的互注意力图池化方法,基于注意力机制,按照电网节点的属性和距离执行差异化的特征综合,提升图深度学习特征聚合对拓扑结构变化的适用性。在此基础上,提出一种基于主动迁移学习的暂态稳定评估方案,在电网结构大幅变化或扩展时可以利用少量新系统标注样本完成模型的学习。提出梯度加权距离评价样本相似性,从原系统中获取新系统样本伪标签以实现新系统模型的初始训练。设计考虑不确定性和多样性的主动采样策略从新系统中持续挑选高价值样本进行标注,大幅减少样本标注成本。在IEEE 39、300节点系统上的测试结果验证了该文方案的优越性。     

基于特征分离型神经网络的电力系统暂态稳定性评估与优化方法

该文基于神经网络(artificial neural networks,ANN),提出一种特征分离型暂态稳定智能评估模型,并针对迁移学习样本生成过程提出样本生成方法。根据不同电气特征对电力系统暂态稳定性的关联程度不同,利用神经网络构建了特征分离型暂态稳定智能评估模型;针对潮流变化或拓扑变化的影响,引入迁移学习方法对评估模型进行再训练,提出关键故障位置原则和关键故障持续时间原则指导迁移学习样本生成过程;进而提出通过调节机组出力提升暂态稳定性的优化算法。算例结果验证了分离特征对评估性能提升的有效性;采用迁移学习样本生成原则在减少样本生成数量、提升评估性能方面效果显著;所提优化模型能够有效提升电力系统暂态稳定性,为电力系统暂态稳定性智能评估与优化提供了新的思路。     

基于MGS-LGBM算法的电力系统暂态稳定评估

多粒度级联轻型梯度提升机(MGS-LGBM)具有超参数设置简单、模型泛化能力强、分类准确率高、训练评估快等特点。为提高电力系统暂态稳定评估的准确性和快速性,将MGS-LGBM引入电力系统暂态评估中。首先通过时域仿真提取原始数据,构造能够反映系统稳定情况的23维特征量,输入MGS-LGBM模型中,稳定结果作为输出量,利用模型中的多粒度扫描和级联结构对样本特征和结果进行高效并行训练。通过新英格兰10机39节点系统仿真验证MGS-LGBM算法,通过与其它机器学习算法比较,算法在提高暂态评估准确率的同时兼顾快速性,且在含有无关特征和训练集较少的情况下仍能保持较好的评估性能。     

基于改进深度置信网络的智能电网暂态安全状态感知

深度学习是感知智能电网暂态安全状态的有效方法,针对多层重构学习过程低维特征及结构参数难以全局寻优的问题,提出了一种改进深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)方法.首先,该方法利用SMOTE过采样算法,增加样本多样性,促使DBN深层架构的挖掘.其次,直接面向噪声样本,DBN通过网络中各神经元吉布斯...     

基于GAN和多通道CNN的电力系统暂态稳定评估

目前基于深度机器学习的电力系统暂态稳定评估对介于稳定和失稳边界的系统状态判别存在一定困难,同时也难以兼顾在线评估的准确性和快速性。针对该问题,该文提出一种基于多通道卷积神经网络(convolutionalneural network,CNN)和生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的暂态稳定评估方法。首先构建了含级联多通道CNN的电力系统暂态稳定状态评估模型,通过前级多通道CNN预测非边界样本的暂态稳定状态并确定原始边界样本集;其次交替训练GAN模型的生成器和判别器以实现边界样本集增强,用增强后的边界样本集训练后级多通道CNN,使其能够可靠判别边界样本的暂态稳定状态,从而提高了状态评估的准确率;此外,在故障清除时刻预测出稳定系统的稳定程度以及失稳系统的安全控制时间裕度,从而保证了在线评估的快速性,也为后续控制策略提供一定参考。在IEEE-39节点系统和某省级电力系统上仿真表明：所提模型的评估效果相较于其他常用深度学习算法而言更为优越,在同步相量测量装置测量信息含噪声的情况下,该模型表现出较强的鲁棒性。     

图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法

目前电力系统暂态稳定性评估（TSA）大多采用标准算例生成的数据集,然而实际电网的母线、发电机、线路等电力元件的数量巨大,难以实现评估模型的实时监视和在线更新;而现有降维方法常常遗漏重要信息,导致预测精度下降。提出一种图像化数据驱动的电力系统暂态稳定性在线评估方法,将输入时间序列重新排列成二维图像,利用二维主成分分析法（2D-PCA）对原始图像进行特征降维,并建立卷积神经网络（CNN）模型进行系统稳定性预测。在IEEE-39算例中进行验证,结果表明本文所提基于2D-PCA和CNN的TSA模型在保证预测精度的同时能够大幅提高训练效率,有望推进深度学习在电力系统暂态稳定性在线评估的应用。     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。     

基于短时受扰轨迹的电力系统暂态稳定评估方法

针对实时评估电网暂态稳定性的快速性和准确性的需求,提出一种基于故障清除后短时受扰轨迹和卷积神经网络的电力系统暂态稳定性的评估方法。该方法无需人工计算轨迹特征作为输入量,直接基于量测时序数据,利用深度学习模型的自主学习能力逐层提取隐含在短时轨迹的局部特征,构建短时受扰轨迹与稳定类别间的非线性映射关系,并引入考虑故障初期受扰程度的暂态稳定信息矩阵样本构建,以增强提取的局部特征的鲁棒性,提升模型的泛化能力,有效减少误判样本数,达到进一步提高准确率的目的。IEEE-39节点系统的仿真结果验证所提方法的有效性,并且所提方法的评估准确率比传统的暂态稳定浅层评估模型更加优越。     

基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估

目前,利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定评估的研究,对结果中不稳定样本被误判为稳定样本的情况重视不足,不符合电网运行对安全性的要求。针对该问题,文中提出了安全域概念下基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估方法。该方法首先利用网格法对支持向量机进行参数寻优,然后选取分类准确率高的若干组支持向量机参数,在这些参数下训练支持向量机,最后对训练得到的支持向量机进行综合,实现电力系统暂态稳定评估。对仿真系统的分析表明,文中提出的方法能够充分利用不同参数的支持向量机提供的有用信息,大量减少"误判稳定"样本的个数,可以对应用数据挖掘理论进行电力系统暂态稳定评估的实际应用提供有益的参考。