一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待暂态稳定分析评估的电力系统的参数；其中，所述参数包括线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；将获取的参数输入预训练好的图神经网络模型，获取模型输出结果；基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估。本发明专利技术方法，能够同时提取电网的运行特征和结构特征，对于电网变化的网络拓扑结构(如检修、停运等情况)具有较强的泛化能力；可自动提取不确定特征，具有源荷随机波动条件下电网稳定分析的能力；其稳定评估计算速度快，可实现海量、多类型故障下的快速评估。的快速评估。的快速评估。

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统


[0001]本专利技术属于电力系统暂态稳定评估
，特别涉及一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电网互联范围的扩大以及大规模可再生能源的接入，电力系统的安全稳定分析和调度运行控制面临更为严峻的考验，传统的“人工+设备+经验判断”的半自动生产方式已经不能很好满足当前电网的调度运行需求。现有暂态稳定评估一般采用时域仿真实现，随着电网规模的不断扩大，现有方法耗时长、效率低的不足表现得越来越突出，在线应用较为困难；另外，直接法则是从能量的角度分析计算电力系统稳定性，计算速度较快，但结果往往偏保守，只可定性分析稳定性。
[0003]随着广域量测技术的成熟和人工智能技术的发展，应用数据驱动方法对电力系统运行中的海量数据进行分析，将为大电网的在线安全评估与预防控制带来新的理论方法和技术手段。部分研究开始探索机器学习方法在电力系统暂态稳定评估中的应用，如决策树、支持向量机SVM、卷积神经网络CNN等。然而，电力系统运行状态本身构成了一个典型的图数据结构，为非欧几里得空间数据，目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待暂态稳定分析评估的电力系统的参数；其中，所述参数包括线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；所述运行特征向量为由母线电压、母线相角、线路潮流、节点注入功率和节点流出功率中的一种或多种构成的向量；将获取的参数输入预训练好的图神经网络模型，获取模型输出结果；基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估。2.根据权利要求1所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，所述图神经网络模型包括：图卷积层，用于输入线路拓扑连接矩阵与运行特征向量，计算并输出计算结果；所述图卷积层的层数为多层；全连接层，用于输入所述图卷积层输出的计算结果，处理后输出模型输出结果；其中，所述模型输出结果的维度为1。3.根据权利要求2所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，每一层图卷积层的计算公式为，式中，σ(
·
)表示可选择的激活函数，H
(l)
为图神经网络每一层的特征，A为线路拓扑连接矩阵；是加入自连接的无向图G的邻接矩阵，是的节点度矩阵，W
(l)
表示第l层可训练的权重矩阵，H
(0)
为输入的运行特征向量；I
n
为单位矩阵；无向图G＝(V,E)，其中V为节点，E为连接边。4.根据权利要求2所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，每一层图卷积层均加入残差网络，计算表达式为，H
(l+1)
＝σ(Z
(l+1)
)+H
(l)
，式中，Z
(l+1)
为第l层图卷积层输出的中间变量。5.根据权利要求1所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，所述基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估的步骤具体包括：将模型输出结果与预设阈值比较，根据比较结果实现电力系统暂态稳定分析评估。6.根据权利要求5所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，所述模型输出结果的范围为0～1。7.根据权利要求1所述的一种电力系统暂态稳定分析评估方法，其特征在于，所述预训练好的图神经网络模型的获取步骤包括：获取训练样本集；其中，训练样本集中每个样本的输入特征均包括：线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；运行特征向量为由母线电压、母线相角、线路...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲天骄，乔骥，王晓辉，王新迎，张东霞，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：