基于图注意力深度网络的电力系统暂态稳定评估

常规深度学习模型应用于电力系统暂态稳定评估时难以直观和充分地考虑电网拓扑结构对稳定性的影响.论文结合"图深度学习"思想,将图注意力网络(graph attention network,GAT)引入TSA建模,设计了多头注意力方案,采用加权交叉熵损失函数改善不均衡样本的训练效果,提出多图并行训练方案加速训练过程.结合算例...     

图深度学习技术在智能暂态稳定评估中的应用及展望

数据驱动的暂态稳定评估模型是近年来的热点研究方向。深度学习技术具有高维输入空间的特征聚合能力,其引入能显著降低智能稳定评估模型设计中输入特征选择的主观性,并改善基于动态信息的评估模型预测精度。图深度学习(graph deep learning,GDL)框架进一步拓展了深度学习模型的拓扑学习能力,使其可以将状态特征与拓扑关系相结合,提升稳定评估模型的特征提取能力。论文分析了GDL应用于智能暂态稳定评估模型的设计框架,从图表示、图嵌入、全局聚合、训练方式4个方面探讨了暂态稳定评估应用中GDL的特征聚合性能提升方法。该文结合IEEE测试系统验证了GDL与传统深度学习模型的稳定评估性能差异以及多种性能提升方法的有效性。论文可为GDL在智能稳定评估领域的应用研究提供指导思路。     

基于异质边图注意力网络的电力系统振荡评估模型

新能源发电使电网潮流变化更加快速,跟踪潮流变化,在线预测电网关键振荡模式的阻尼比和机组参与因子对维护电网运行安全有重要意义。该文采用数据驱动的建模思路,设计了基于多任务学习和深度学习框架的电力系统小干扰稳定评估模型(small-signal stability assessment,SSA),可同时实现多振荡模式的阻尼比预测和机组参与因子预测任务。基于图注意力网络和异质图思想,设计了引入边信息的边图注意力机制和将节点和边分类处理的异质图处理方法,建立了能有效利用边信息的异质边图注意力网络模型(heterogeneous edge graph attention network,HEGAT)。以HEGAT的特征聚合为基础,通过多任务共享参数和基于联合误差函数的训练提高了特征提取能力。IEEE10机39节点算例的对比实验表明,HEGAT-SSA能快速准确的预测模式和模态变化,并具有对拓扑变化的良好适应能力。     

基于改进边图卷积网络的电力系统小干扰稳定评估模型

小干扰稳定问题对电力系统安全稳定的影响日益突出。采用样本学习的思路建立从稳态运行信息到关键振荡模式的映射模型,为大电网振荡特性的快速预测和评估提供了新的技术路径。采用图卷积网络,并引入边卷积的设计来考虑输电通道潮流分布的影响,建立了小干扰稳定评估的边图卷积网络模型(edgegraphconvolutionalnetworksforsmall-signal stability assessment,EGCN-SSA)。采用卷积增强技术改善网络退化现象,并建立多任务学习框架,同时预测多模式的振荡频率和阻尼比。在IEEE10机39节点上的算例和模型对比验证了所提出模型的性能以及对拓扑变化的适应能力。     

基于MMSE准则的MIMO多中继系统线性收发机设计

本文以放大转发MIMO多中继系统为研究对象,研究其联合线性收发机的优化设计问题,其基本思想是在中继的总发射功率约束下,最小化系统的均方误差(MSE).为降低系统复杂度,本文首先引入了乘积矩阵的奇异值分解,把收发机的设计简化为以奇异值向量和酉矩阵为优化变量的优化问题;接着利用变量替换并引入罚项,将简化后的问题转化成只有酉矩阵约束的优化问题.在此基础上,通过引入替换变量的欧氏梯度,设计了新的黎曼欧氏最陡下降算法,从而有效地处理酉矩阵约束.仿真结果表明,与传统的设计方法相比,本文提出的方案性能最优,最接近MSE下界.     

图深度学习技术在电力系统分析与决策领域的应用与展望

新型电力系统的高比例可再生能源、高比例电力电子设备特性给电力系统分析与决策带来巨大挑战。以深度学习(deep learning,DL)为代表的数据驱动技术擅长应对大规模高维非线性数据建模问题,在电力系统分析与决策的应用愈发受到业界的关注。作为近年来的热门分支之一,图深度学习(graph deep learning,GDL)将DL技术拓展到了不规则拓扑关联数据的处理,加快DL技术实用化的步伐。该文对电力系统分析与决策各领域的任务需求、DL应用现状做了简要归纳,结合GDL的发展脉络与前沿热点技术,全面总结GDL在电力系统分析与决策应用优势与不足,围绕通用性/迁移性、可靠性以及可解释性等方面探讨GDL框架的未来发展思路。     

调速器参数对水电主导系统稳定性影响及整定

水电主导调频的系统容易发生频率振荡现象,故在整定水轮机调速器PID参数时,往往以频率的小干扰稳定为目标进行优化。本文基于阻尼转矩法,分析了PID参数对频率振荡转矩和低频振荡转矩的影响,并通过四机二区系统进行了验证,研究结果表明,调整PID参数抑制频率振荡的同时,可能会加剧系统的低频振荡。最后提出一种适用于水电主导调频系统的PID参数整定方法,该方法在提高系统频率稳定性的同时,不会恶化弱阻尼低频振荡模式。