基于时空图卷积网络的电力系统暂态稳定评估

快速准确的电力系统暂态稳定分析对电力系统安全稳定运行有着重要意义。现代电力系统设备元件日趋复杂多样导致系统非线性日益增强,作为电力系统暂态稳定分析传统方法的时域仿真法过于耗时。针对此问题,提出了一种基于时空图卷积网络模型的暂态稳定分析方法,将短时仿真与神经网络预测相结合,减少暂态稳定分析所需时间,可用于多种仿真分析场景。该方法将暂态稳定分析建模为样本空间映射问题,利用数据驱动方法训练神经网络模型,建立从暂态过程电网空间结构与时序潮流数据到暂态稳定的映射。模型通过同时提取暂态过程故障前、故障中、故障后的电网空间结构特征和时序潮流特征来实现对系统暂态稳定的快速准确判断。与传统暂态稳定分析方法相比,所提出的方法仅需进行短时间仿真分析,提高了分析效率。与其他机器学习模型相比,时空图卷积网络模型同时挖掘电力系统暂态过程的空间特征和时间特征,引入了更多与稳定性相关的先验知识,具有更优的特征挖掘能力和分析性能。基于新英格兰39节点系统的测试结果验证了所提方法的可行性、有效性和优越性。