[发明专利]一种电网智能暂态稳定评估系统

说明书

本发明公开了一种电网智能暂态稳定评估系统主要包括相量测量单元、预处理单元、稳定分类模块、关键发电机模块、稳定分类简单逻辑处理单元、关键发电机简单逻辑处理单元以及辅助决策模块。本发明提供的评估系统以相同的PMU采样为输入，分别以暂态稳定分类以及关键发电机辨识为输出，建立双任务稳定评估模型，对双任务稳定评估模型给出的稳定分类与关键发电机标识进行简单逻辑处理后，作为辅助决策系统的输入，采用双任务交互验证判别逻辑，实现预测结果的相互校核，得出最终的稳定判别结果与关键发电机集合，同时筛选出难以判别的不确定样本，从而能显著提高智能暂态稳定评估的预测准确性和结果的可靠性，有利于电网安全运行与风险调控。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种电网智能暂态稳定评估系统。

背景技术

应用机器学习技术的智能暂态稳定评估算法无需依赖电网模型和仿真计算，采用数据驱动方法离线学习电网特征与稳定结果之间的映射关系，可以实现快速的在线判别。但由于暂态稳定的复杂动力学特征和强非线性难以准确捕捉，智能暂态稳定评估普遍输出信息单一，多为稳定/不稳定的二值分类，或者临界清除时间等稳定指标。当面对与训练样本集差异较大的运行方式或故障时，数据驱动的稳定评估模型的预测结果可靠性可能显著下降，却又无法自我检测所给出结果的可信度，这一不足限制了其在实际工程中的应用，并不能有助于电网安全运行与风险调控。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种电网智能暂态稳定评估系统，以提高评估系统的预测准确性，利于电网安全运行与风险调控。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种电网智能暂态稳定评估系统，包括：

相量测量单元，用于以设定的频率测量并采集扰动后的电网状态量；

预处理单元，用于对相量测量单元所采集到的电网状态量进行预处理；

稳定分类模块，用于以预处理单元的输出作为输入，输出稳定分类向量；

关键发电机模块，用于以预处理单元的输出作为输入，输出发电机稳定程度向量；

稳定分类简单逻辑处理单元，用于对稳定分类向量进行逻辑判断处理，输出稳定分类转换信号；

关键发电机简单逻辑处理单元，用于对发电机稳定程度向量进行逻辑判断处理，输出发电机稳定程度转换信号；

辅助决策模块，用于以稳定分类转换信号和发电机稳定程度转换信号为输入，输出最终的稳定状态判别结果和关键发电机集合。

进一步地，所述电网状态量包括各母线电压幅值和相角，对于N个节点的电网，对第t个采样时步，具有C种特征量的PMU数据矩阵排列如下：

其中，F_i＝[x_1i,x_2i,…,x_Ni]^T代表第i个特征列向量。

进一步地，所述预处理单元对相量测量单元所采集到的电网状态量的每种特征均采用zscore归一化：

其中，μ，σ分别为特征向量对应的均值与方差，F′为归一化的特征列向量。

进一步地，所述稳定分类模块采用深度学习网络模型，若输入对应的扰动下系统失稳，则该模块输出为[1,0]^T；反之，若系统稳定，则输出为[0,1]^T；；所述深度学习网络模型采用样本进行离线训练而成。