稳定域概念下考虑保守性的电力系统在线暂态稳定评估方法

电力系统故障后在线暂态稳定评估是一个难题。目前基于数据挖掘方法的相关研究存在2个问题:评估规则缺乏电力系统理论依据,评估结果难以保证保守性。针对第1个问题,文章提出稳定域概念下的暂态稳定评估方法,其稳定评估规则是对稳定边界的近似与变换。针对第2个问题,文章提出一种基于新型支持向量机的暂态稳定规则训练算法。该算法的核心在于通过调整传统支持向量机模型得到保守支持向量机和激进支持向量机,利用这2种支持向量机生成的边界将输入空间分为3个区域:稳定区域、不稳定区域和灰色地带。稳定区域和不稳定区域的稳定性评估确保正确,灰色地带尽量小。最后,分别在IEEE 39节点系统和某省级电网中验证了该评估方法的有效性。测试结果不存在漏报警和误报警,灰色地带随着输入特征数的增加而减小,根据需要可以控制在一定范围内。     

基于支持向量机增量学习的电力系统暂态稳定评估

基于传统支持向量机的暂态稳定评估模型,通常将所有的学习样本同时参与学习,如果有新样本加入,则需要对所有样本重新学习.针对传统暂态稳定评估模型不能在线更新的不足,提出了一种支持向量机增量学习的暂态稳定评估方法.该方法利用一种快速支持向量机增量学习方法,构造递归解法将新数据增加到解中,并对模型更新前的训练数据保持Karus...     

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。     

基于稀疏贝叶斯学习的电力系统暂态稳定评估

介绍了基于稀疏贝叶斯学习理论的模式识别技术相关向量机及其分类器,在此基础上构建了电力系统暂态稳定评估模型.以EPRI36电力系统暂态稳定仿真数据为例,在相同的数据输入和相同的仿真环境下同时构建相关向量机和支持向量机2种暂态稳定评估模型.仿真预测计算显示,作为一种全新的概率学习模型,相关向量机不仅得到了比支持向量机更高的预测精确度,而且还能得到支持向量机无法完成的概率性预测和更高的稀疏性计算.     

电力系统暂态稳定概率评估方法

提出了一种基于蒙特卡罗-支持向量机的电力系统暂态稳定概率评估方法。首先构建了一组包含电力系统稳定和故障信息的原始特征,经特征选择降维后作为支持向量机的输入,在训练集上进行10折交叉验证,研究了4种支持向量机,其中径向基核支持向量机具有优良的评估性能;然后采用非序贯蒙特卡罗模拟方法选择随机因素,径向基核支持向量机加速暂态稳定评估过程,利用累计分类结果计算电力系统暂态不稳定概率。新英格兰39节点测试系统算例表明,该方法能大幅减少模拟时间,满足暂态稳定概率评估的精度要求。     

基于特征椭球和支持向量机复合映射的暂态稳定预测模型

针对电力系统暂态稳定预测问题,提出基于特征椭球理论(characteristic ellipsoid,CELL)和支持向量机(support vector machine,SVM)复合映射的方法。通过采集系统受扰后的同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测数据,将其映射至多维样本空间中生成特征椭球。椭球形态的变化能反映出受扰系统在稳定与失稳场景下不同的动态行为,从而识别出系统的暂态稳定性。以包含了系统暂态过程信息的椭球几何属性,如体积、偏心率、中心点、体积变化率等,构造支持向量机评估模型的输入特征,训练所得支持向量机模型能够实现电力系统暂态稳定在线预测。该方法以椭球的动态变化作为暂态稳定判据,利用较少的量测数据就能为暂态稳定识别提供足够的信息量,同时保证较高的准确率。通过IEEE 39节点系统和我国西南某省级区域输电系统的算例测试,验证了方法的可行性和有效性。     

基于深度学习的暂态稳定评估与严重度分级

提出一种安全域概念下的堆叠降噪自动编码器和支持向量机集成模型相结合的暂态稳定评估方法。将故障前的潮流量作为输入,利用堆叠降噪自动编码器对输入量进行多层抽象表达,使用提取的各层特征训练支持向量机;建立支持向量机集成分类模型进行暂态稳定评估,对评估结果进行可信度分析,将输入空间划分为稳定区、边界区和失稳区;利用效用理论结合所提出的暂态稳定裕度指标对运行方式进行严重度分级。算例结果表明,所提暂态稳定评估方法具有更高的评估准确率和一定的泛化能力;所提严重度分级方法能够直观表现不同运行方式的危险程度。     

基于LSSVM和证据理论的电力系统暂态稳定评估

提出了一种基于最小二乘支持向量机和D-S证据理论的信息融合模型的电力系统暂态稳定评估方法。选取了稳态特征量、故障初始时刻特征量和暂态特征量构成不同组输入特征,采用最小二乘支持向量机分类器进行暂态稳定评估,再对子分类器的结果在输出空间利用D-S证据理论实现决策级融合,以提高电力系统暂态稳定评估的可靠性。利用电力系统综合分析程序(PSASP)对EPRI-36节点系统进行了仿真计算,结果表明:可以提高训练效率以及分类的准确性。     

基于Stacking元学习策略的电力系统暂态稳定评估

为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识。线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果。新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路。     

基于 Stacking元学习策略的电力系统暂态稳定评估

为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型.该模型将上述基学习算法的概率榆出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识.线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果.新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路.     

基于正则化投影孪生支持向量机的电力系统暂态稳定评估

提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集,通过特征选择对初始特征进行压缩,获取可有效表征暂态稳定性的最优特征集。然后,基于正则化投影孪生支持向量机的思想将暂态稳定状态分成稳定类与不稳定类,寻找各稳定状态的最佳投影坐标轴,使稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能地聚成簇,而不稳定类投影到稳定类投影超平面上后尽可能远离稳定类聚成的簇,降低暂态稳定评估的计算时间,同时借助遗传算法进行参数选择以提高准确率。最后,通过IEEE-145和南方电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和准确性。     

面向暂态电压稳定评估的卷积神经网络输入特征构建方法

以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究。面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法。首先,基于双阶段分区来降低输入特征的维度和冗余度,即先依据系统拓扑关系和地理位置约束给出初始分区结果,再以节点的暂态电压特征相似性进行聚类,得到降低维度和冗余度后的最佳分区方案;然后,在分区结果的基础上,考察影响交直流系统暂态电压稳定的关键因素,构建兼顾稳态特征量和多维度故障信息的输入特征;最后,将所构建的输入特征应用于CNN暂态电压评估模型,并采用实际电网数据进行验证。仿真结果表明,所提方法较传统特征选择方法具有更高的准确性。     

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。     

基于交叠概率的暂态电压稳定评估特征选择

针对电力系统的高维特征量,提出了一种能有效降低维数的特征选择方法.该方法以最小概率落入类别间的不可判别区域为原则选取特征组合.算法核心在于特征组合过滤判据的确定,判据的形成基于样本点落入类别间交叠区域的概率,方法简易直观.针对系统的暂态电压稳定评估问题,首先构建了一组暂态电压稳定评估的原始特征属性集,将经特征选择降维后的特征组合作为决策树的输入,并用10倍交叉验证方法对评估结果进行验证.2个标准系统的算例表明,通过该方法对暂态电压稳定评估进行特征选择得到的特征属性组合在电压稳定评估的应用上具有更高的准确率     

基于核主成分分析和深度置信网络的暂态稳定评估

针对电力系统暂态稳定评估实时性较差以及错误率较高的问题,提出了一种核主成分分析结合深度置信网络的暂态稳定评估方法。首先,构造了一组反映电力系统暂态稳定的特征向量;然后,基于核主成分分析法对特征向量集进行特征提取,降维特征向量维数以及过滤冗余特征,将降维后的特征向量传输至深度置信网络;最后,进行训练分析,训练过程包括预训练和微调,优化网络参数,提升深度置信网络评估精度。新英格兰10机39节点系统仿真结果表明,该方法可以有效降低输入数据的维数,去除冗余特征,降低暂态稳定性评估的错误率和测试时间,能准确、快速地判断电力系统的稳态状态。     

电力系统暂态稳定评估组合模型的比较

组合模型能提高电力系统暂态稳定评估的分类性能。文中构建了12组输入特征,在IEEE 16节点和IEEE 50节点测试系统上生成了24个样本集。提出了一种测试分类综合指标。在24个样本集上比较了单个(神经网络、决策树、K最近邻法和支持向量机)和组合(装袋、提升、堆栈和随机森林)的暂态稳定评估模型测试指标发现,单个评估模型中,K最近邻法分类性能最好;组合方法均能提高分类性能,其中随机森林分类性能最好,其次是堆栈(支持向量机、K最近邻法、决策树)、提升-决策树和装袋-决策树。     

基于改进CatBoost的电力系统暂态稳定评估方法

在实际电网的运行过程中,通过同步相量测量单元实时采集到的电网动态参数通常含有部分噪声,且有时会因通信故障造成数值的随机缺失,对基于人工智能的电力系统暂态稳定评估模型造成很大影响.为此,提出一种基于改进CatBoost的暂态稳定评估方法.通过分箱算法对输入特征数据进行离散化处理,提高模型对噪声的鲁棒性;采用加权的焦点损失函数代替交叉熵损失函数,提升模型的可信度并减少模型对失稳样本的漏判;将量测数据部分缺失的样本划分到单独的节点中继续建模,从而充分挖掘不完整样本中的暂态信息.在新英格兰10机39节点上的实验结果表明,所提方法的准确率和查全率均优于其他几类机器学习算法,而且所提方法对噪声和数值缺失表现出良好的鲁棒性且具有较快的训练速度和预测速度.     

基于效益风险函数的电磁环网风险评估与控制

针对电磁环网问题,提出了一种基于效益风险函数的电磁环网风险评估与控制方法。该方法以风险理论与效益函数理论为基础,首先对电磁环网的安全性进行风险评估,通过风险计算获得电磁环网的静态风险、暂态风险以及系统总的风险,考虑了采取安全稳定控制措施前后系统各种风险的变化情况;然后计算了电磁环网以及安全稳定装置产生的经济效益,在获得电磁环网风险值与效益值的基础上计算了效益风险函数值,分析了电磁环网在不同运行状态下系统的收益与风险的取舍问题,为系统运行人员合理决策提供了有力支持。实际大区电网的应用结果表明了该方法的可行性。