Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap

Nan LI; Baoluo LI; Jianhua ZHU; Tianyun LI

doi:10.7500/AEPS20200114005

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Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap
- Automation of Electric Power Systems Vol. 44, Issue 21, Pages: 64-71(2020)
- 作者机构：
  
  1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
  2.东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市 132012
  3.润电能源科学技术有限公司，河南省郑州市 450000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China
- DOI：10.7500/AEPS20200114005
  CLC：
- Received：14 January 2020，
  
  Revised：2020-07-16，
  
  Published Online：04 September 2020，
  
  Published：10 November 2020
- 稿件说明：
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李楠,李保罗,朱建华等.计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法[J].电力系统自动化,2020,44(21):64-71.

LI Nan,LI Baoluo,ZHU Jianhua,et al.Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(21):64-71.
李楠,李保罗,朱建华等.计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法[J].电力系统自动化,2020,44(21):64-71. DOI： 10.7500/AEPS20200114005.

LI Nan,LI Baoluo,ZHU Jianhua,et al.Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(21):64-71. DOI： 10.7500/AEPS20200114005.

摘要

交直流混联系统的稳定性分析复杂且样本不平衡，当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法只追求对不稳定样本的识别精度，忽略了重叠区域样本难分类的问题，导致其综合性能未得到实质性的提升。针对此问题，提出一种计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法。所提方法通过焦点损失函数来修正轻梯度提升机(LightGBM)，自动根据样本的类别以及是否处于重叠区域中的“灰色地带”赋予其不同的权重，从而优化梯度下降的方向。该方法在提升对不稳定样本识别精度的同时，也减少了对稳定样本的误判。在修改的IEEE 68节点系统和中国某省级电网上的算例表明，所提方法在含有噪声且不平衡的数据集上有良好的评估性能。

Abstract

The stability analysis of the AC/DC hybrid system is complex and the samples are unbalanced. And the current data-mining based transient stability assessment (TSA) method only cares about the identification accuracy of unstable samples

but ignores the difficulty of the sample classification in overlapping areas

resulting in the lack of substantial improvement in comprehensive performance. To solve this problem

a TSA method considering the sample imbalance and overlap is proposed. The proposed method modifies the light gradient boosting machine (LightGBM) by the focal loss function

and automatically assigns different weights to the samples according to their classification and whether they are in the ‘gray zone’ of the overlapping area. Thus the gradient descent direction is optimized. This method not only improves the identification accuracy of unstable samples

but also reduces the misjudgment of stable samples. Cases of the modified IEEE 68-bus system and a certain provincial power grid of China show that the proposed method has good assessment performance on noisy and unbalanced datasets.

关键词

Keywords

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