基于混合门控循环单元子层的多任务暂态稳定评估

在暂态功角稳定评估和暂态电压稳定评估的相关研究中,通常分别构建独立的评估模型,这阻碍了不同任务间的信息共享,浪费了计算和存储资源.考虑不同评估任务间往往存在相似性和差异性,为更好地实现二者同时评估,文章提出了一种基于混合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)子层的多任务暂态稳定评估模型.由于电...     

基于受扰后量测响应信息的两阶段电力系统暂态稳定评估

为充分挖掘电力系统受扰后的量测响应信息,并提供给后续控制更丰富的参考,提出了一种基于快照集成门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)网络的两阶段电力系统暂态稳定评估方法。该方法通过单次训练过程即可高效构建集成模型,且直接面向底层量测数据,可快速完成线上部署。在线应用时,首阶段通过分类模型进行动态的分层评估,逐级筛选出可信样本;次阶段利用回归模型实现进一步的暂态稳定裕度定量预测。此外,通过对模型的损失函数进行修正,有效克服了样本不平衡并强化了对困难样本的挖掘。仿真结果验证了所提方法的有效性,且所提模型的评估性能相较于其他机器学习模型具有显著优势。该文作为前瞻性理论研究,为数据驱动的在线暂态稳定评估的实现提供一种新思路。     

基于双向门控循环单元网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为大多数旋转机械的重要零部件,其工作状态直接影响设备的工作寿命.针对传统故障诊断方法自适应性差、特征提取过于依赖人工经验的问题,提出一种基于双向门控循环单元的轴承故障诊断方法.该方法直接将原始振动信号作为模型输入,自动进行故障特征提取与故障诊断.结合轴承外圈故障、内圈故障及滚动体故障等9种故障状况,对所提方法进行了验证.实验结果表明,其故障诊断准确率可达99.56％,诊断效果优于门控循环单元、长短期记忆网络等算法,且泛化能力好.     

基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估

系统遭遇暂态故障的过程是随时间发展的过程,基于传统机器学习的暂态稳定评估方法通常难以捕捉其时间维度信息,限制了评估性能的提高。针对该问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的暂态稳定评估方法。该方法直接面向底层量测数据,凭借其特有的一维卷积和池化运算特性,能自动提取出暂态过程所蕴含的时序特征,从而达到对系统暂态稳定状态准确刻画的目的。设计了一种适用于暂态稳定评估的四卷积层1D-CNN模型,实现了端到端的"时序特征提取+暂态稳定性分类",并通过调整模型关键参数以提高失稳样本查全率,增强了评估结果的可靠性。新英格兰10机39节点测试系统的仿真实验表明,相较于传统机器学习暂态稳定评估方法,所提方法能以更短的响应时间做出更准确的暂态稳定性判断,满足在线暂态稳定评估准确性与快速性的要求。     

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...     

基于深度森林的电力系统暂态稳定评估方法

快速准确地实现暂态稳定评估,是电力系统安全运行的重要保障.近年来迅速发展的深度学习技术已经成为解决这一问题的有效手段,然而基于神经网络的深度学习模型存在着调参困难、训练时间长和样本需求量大等缺点.文中将故障切除时刻系统的物理量作为输入特征,以系统的暂态稳定状态作为输出结果,采用集成决策树方法,构建了基于深度森林的电力系...     

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...     

基于集成学习的时间自适应电力系统暂态稳定评估方法

对于电力系统暂态稳定评估而言,在故障清除后的早期阶段,临界样本间的特征差异不明显,预测准确率低。随着时间推移,准确率提高,但难以保证评估的及时性。针对暂态稳定评估的评估准确性与及时性之间的矛盾,提出了基于集成学习的时间自适应电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过EasyEnsemble算法对不平衡数据进行采样,训练出多个不同评估时刻的集成长短期记忆网络分类器,输出样本在不同评估时刻的稳定性预测结果。其次,将评估时刻进行划分,提出了多阶段阈值分类规则,自适应调整阈值,对样本预测结果进行可信度评估。最后,预测结果评估为不可信的样本交由下一评估时刻的模型继续判断,直到可信度达到阈值后输出。在IEEE 39节点系统的仿真结果表明,所提方法相较于其他时间自适应方法具有更优的评估性能,在样本不平衡的情况下该方法实现了更好的修正效果。     

电力系统暂态稳定概率评估新策略

提出一种基于修正暂态能量函数法的暂态稳定概率评估新策略。该策略的优点在于:它只需对系统中很小一部分的严重故障进行暂态稳定计算,求取其临界切除时间,因而能够极大地减少计算量,提高暂态稳定概率评估的效率。在159机1660节点的华北电力系统上的算例说明了该评估策略的有效性和实用性。     

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。     

基于双向长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估

为进一步提升电力系统暂态稳定评估的准确率,依据电力系统暂态过程数据的时序特性,建立了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的暂态稳定评估模型。该方法通过Bi-LSTM网络建立底层量测数据与电力系统暂态稳定类别之间的非线性映射关系,采用准确率、F1指标和FPR指标综合评估Bi-LSTM网络模型性能的优劣,在此基础上,采用t分布随机近邻嵌入(t-SNE)降维方法和k最近邻(KNN)分类器进一步提升暂态稳定评估的准确率。新英格兰10机39节点系统算例表明:所提模型比传统的机器学习模型和部分深度学习模型拥有更好的评估性能。通过可视化方法和网络预测分数对评估模型进行分析,结果表明Bi-LSTM网络模型具有较强的电力系统暂态过程特征提取能力,适用于电力系统暂态稳定性的评估。进一步研究了底层输入数据的归一化模式和方法对暂态评估模型的影响,结果表明z-score归一化方法要优于min-max归一化方法,采用总维数归一化模式的模型评估性能更好。     

基于改进深度置信网络的电力系统暂态稳定评估研究

为了提高深度置信网络的评估性能,提出一种基于稀疏降噪自动编码器和深度置信网络相结合的暂态稳定评估方法。首先,构建一组对系统暂态变化敏感且维数与系统规模无关的原始输入特征;其次,通过稀疏降噪自动编码器的无监督学习过程提取输入特征,用得到的权值和偏置初始化深度置信网络;最后,采用“预训练－微调”2种学习方法训练深度置信网络,获得原始输入特征与系统暂态稳定结果之间的映射关系。与采用随机初始化受限玻尔兹曼机的传统深度置信网络相比,本文提出的改进评估方法在一定程度上克服了由于随机初始化导致评估准确率无法达到最优的弊端。在新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明,该方法比常用的机器学习算法和深度置信网络有更好的评估性能,仿真结果还证明了本文所提方法具有良好的特征提取能力。     

基于发电机对暂态势能集的电力系统暂态稳定快速评估

基于传统暂态能量函数方法,以简单3机3节点系统推导出一种基于发电机对暂态势能的系统暂态势能函数表达式。该暂态势能计算函数不需要全系统的网络拓扑参数或故障位置信息,仅需实时采集系统中少量的发电机机端电气状态量,计算方法简单有效。基于该发电机对暂态势能定义了受扰严重机组判别指标集,利用该指标的聚集特性在故障清除后极短时间内辨识系统的主导失稳模式,根据临界机组分群结果采用EEAC法快速计算当前故障模式下的系统暂态稳定裕度。IEEE 3机9节点、新英格兰10机39节点系统、某省级实际电网算例结果验证了该方法的正确性和有效性。     

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...