基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法技术方案

本发明专利技术公开了基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，属于发电、变电或配电的技术领域，对于电网发生严重故障后的紧急决策与控制具有重要意义。方法包括：利用广度继承思想选择历史运行方式暂态稳定数据中可以应用至当前运行方式中的样本和特征。融合电力系统当前运行方式的暂稳数据与迁移数据，应用至当前电网暂态稳定预测的人工智能算法训练中。实现在新运行方式自身数据不足情况下准确评估电网暂态稳定状态。在当前运行方式中，暂态稳定数据不断增加，利用深度继承思想，将新增数据用于暂稳预测模型进行在线更新。本发明专利技术能够解决电网时变性造成人工智能算法训练数据量不足问题以及数据持续增加的模型在线更新问题。

【技术实现步骤摘要】
基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法
本专利技术涉及电力技术，具体来说，涉及电力系统严重故障后暂态稳定性的预测方法，公开了基于继承思想的时变电力系统暂态稳定预测方法，属于发电、变电或配电的

技术介绍
电力系统暂态稳定关系到社会正常运行，具有重要的保障地位。暂态失稳是典型的小概率大损失事件，目前大量通过人工智能进行的研究均利用仿真数据训练预测模型，普遍基于一个确定规模的样本集，且假设训练集和测试集具有独立同分布特性。然而实际电网的运行方式多变，系统变化后需要大量时间进行仿真以产生足够的训练数据。在仿真样本数量较少的情况下，电网的暂态稳定预测模块准确率较低。假设电网拓扑结构发生变化导致了电网暂稳特性发生相应变化，进一步导致预测样本与训练样本不具有独立同分布特性，则当前暂稳预测模型不能适应系统变化后的预测需求。在目标系统中由于暂稳数据积累不足，难以依靠自身数据训练出完备的预测模型。为保障电网运行方式变化后暂态稳定预测模型能够快速适应当前电网的变化，从数据时变性角度而言，系统中不断采集的数据或仿真系统不断生成的暂稳数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，收集电网历史运行方式的暂态稳定数据与当前运行方式的暂态稳定数据，通过广度继承电网历史暂态稳定数据构建融合暂稳数据集，依据融合暂稳数据集训练暂稳预测模型，对电网运行方式改变后的暂态稳定数据进行预测得到新增样本，深度继承新增样本以更新暂稳预测模型。/n

【技术特征摘要】
1.基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，收集电网历史运行方式的暂态稳定数据与当前运行方式的暂态稳定数据，通过广度继承电网历史暂态稳定数据构建融合暂稳数据集，依据融合暂稳数据集训练暂稳预测模型，对电网运行方式改变后的暂态稳定数据进行预测得到新增样本，深度继承新增样本以更新暂稳预测模型。


2.根据权利要求1所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，广度继承电网历史暂态稳定数据的方法为：将历史运行方式、当前运行方式称为源系统、目标系统，将源系统数据和目标系统数据按照稳定和不稳定进行分类汇总；对源系统和目标系统的同类数据进行样本迁移，计算源系统和目标系统稳定向量的距离后从源系统稳定数据集中筛选出可迁移的稳定数据集；将源系统数据全体数据都迁移至目标系统，形成继承了源系统所有样本特征的目标系统数据集。


3.根据权利要求1所述基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测方法，其特征在于，根据系统运行方式改变后的实时数据预测暂态结果得到新增样本，计算新增样本的预测误差进而得到预测模型的修正系数，利用修正系数更新当前暂态稳定预测模型参数。


4.根据权利要求2所述基于继承思想的时变性电...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤奕，崔晗，王琦，李峰，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32