Transient Voltage Stability Assessment and Risk Quantification Based on Convolutional Neural Network

Da CHEN; Lin ZHU; Jian ZHANG; Zilong WU; Min XU; Fei LONG

doi:10.7500/AEPS20200615002

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Transient Voltage Stability Assessment and Risk Quantification Based on Convolutional Neural Network

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Transient Voltage Stability Assessment and Risk Quantification Based on Convolutional Neural Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 14, Pages: 65-71(2021)
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
  2.国网江苏省电力有限公司检修分公司，江苏省南京市 211102
  3.南方电网科学研究院有限责任公司，广东省广州市 510663
  4.广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广东省广州市 510660
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Joint Funds for Smart Grid from State Grid Corporation of China;China Southern Power Grid Company Limited
- DOI：10.7500/AEPS20200615002
  CLC：
- Received：15 June 2020，
  
  Revised：2021-01-15，
  
  Published Online：24 March 2021，
  
  Published：25 July 2021
- 稿件说明：
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陈达,朱林,张健等.基于卷积神经网络的暂态电压稳定评估及风险量化[J].电力系统自动化,2021,45(14):65-71.

CHEN Da,ZHU Lin,ZHANG Jian,et al.Transient Voltage Stability Assessment and Risk Quantification Based on Convolutional Neural Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(14):65-71.
陈达,朱林,张健等.基于卷积神经网络的暂态电压稳定评估及风险量化[J].电力系统自动化,2021,45(14):65-71. DOI： 10.7500/AEPS20200615002.

CHEN Da,ZHU Lin,ZHANG Jian,et al.Transient Voltage Stability Assessment and Risk Quantification Based on Convolutional Neural Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(14):65-71. DOI： 10.7500/AEPS20200615002.

摘要

提出了一种暂态电压稳定性评估及其风险量化方法。首先，探讨卷积神经网络（CNN）与暂态电压稳定评估的关联性和匹配性，建立了基于CNN的暂态电压稳定评估模型。其次，在可信度框架下引入四元评估结构，可有效解决CNN在稳定边界识别上对时域仿真依赖的难题。然后，通过评估结果获取暂态电压稳定裕度，并将其与可信度相结合来构建风险函数，从而实现对暂态电压稳定的风险量化分级。实际电网算例分析结果验证了该方法的有效性。

Abstract

A method is proposed for assessing transient voltage stability and quantifying its risk. Firstly

the correlation and matching between the convolutional neural network (CNN) and transient voltage stability assessment are discussed and the CNN based assessment model for the transient voltage stability is built. Secondly

the quaternary assessment structure is introduced in the credibility framework

which can effectively solve the dependence of CNN on the time-domain simulation in the stable boundary recognition. Then

the transient voltage stability margin is obtained through the assessment results. Combined with the credibility

a risk function is constructed to realize the quantitative classification of the risk of transient voltage stability. Validity of the method is verified by the analysis results of an actual power grid example.

关键词

Keywords

references

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