基于多变量样本卷积交互网络的电力系统频率安全性评估OA北大核心CSTPCD
现有电力系统暂态频率智能评估方法未充分考虑输入数据的时序特征。因此,文中提出一种基于暂态频率响应曲线智能预测的电力系统频率安全性评估方法。设计了一种多变量样本卷积交互网络,可充分挖掘电力系统量测数据的时序特征,从而提高电力系统暂态频率响应曲线的预测精度;基于所预测的频率响应曲线计算最大频率偏差、最大频率偏差发生时间和准稳态频率等关键指标,并综合评估系统的频率安全性。在频率稳定标准算例上进行仿真测试,结果表明,所提方法与深度学习等经典方法相比,频率响应曲线预测和系统频率安全性评估精度均得到有效提升。
刘杰;石访;宋雪萌;田硕硕;聂礼强;
电动汽车电网接入技术国家地方联合工程实验室(山东大学),山东省济南市250061 山东大学计算机科学与技术学院,山东省青岛市266200电动汽车电网接入技术国家地方联合工程实验室(山东大学),山东省济南市250061 山东大学电气工程学院,山东省济南市250061山东大学计算机科学与技术学院,山东省青岛市266200
动力与电气工程
频率安全深度学习安全性评估时序预测模型卷积交互网络暂态频率响应
《电力系统自动化》 2024 (022)
P.160-170 / 11
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)。
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