基于时间卷积和图注意力网络的电力系统暂态稳定评估

准确、快速的暂态稳定评估对电网安全运行至关重要。但现有方法未充分挖掘电网暂态数据的时空特性信息,限制了模型的评估性能。文中提出了一种基于时间卷积网络(TCN)和图注意力网络(GAT)的暂态稳定评估方法。该方法仅以量测母线电压幅值和相角数据作为输入,凭借GAT可以处理图数据并建立电网拓扑连接关系的优点和TCN特有的因果空洞卷积运算特性,自动从暂态数据中提取出空间特征和时间特征,进而实现对系统暂态稳定性的准确评估。此外,采用改进的焦点损失函数作为模型训练目标,可以动态适应训练过程中模型对难易样本的判别界限且自适应处理样本不均衡问题,减少了对失稳样本错分类的现象,同时还提高了全局准确率。IEEE 39和IEEE 145节点系统仿真结果表明,所提方法在响应时间上具有优越性,并且在拓扑变化和数据存在噪声情况下都具有较强的泛化性和鲁棒性,满足在线评估的准确性与快速性要求。