Voltage Sag Risk Assessment Based on Fusion of Simulated and Measured Data

ZHANG Yi; WU Yifan; LI Chuandong; CHEN Jingteng

doi:10.7500/AEPS20220928008

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Voltage Sag Risk Assessment Based on Fusion of Simulated and Measured Data

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- Voltage Sag Risk Assessment Based on Fusion of Simulated and Measured Data
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 10, Pages: 174-185(2023)
- 作者机构：
  
  1.福州大学电气工程与自动化学院，福建省福州市 350108
  2.国网福建省电力有限公司电力科学研究院，福建省福州市 350007
  3.国网莆田供电公司，福建省莆田市 351100
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Guiding Project of Science and Technology Plan of Fujian Province(2020H0009);Fujian Provincial Natural Science Foundation of China(2020J01123)
- DOI：10.7500/AEPS20220928008
  CLC：
- Received：28 September 2022，
  
  Revised：2023-02-05，
  
  Published Online：10 April 2023，
  
  Published：25 May 2023
- 稿件说明：
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张逸,吴逸帆,李传栋等.基于仿真与实测数据融合的电压暂降风险评估[J].电力系统自动化,2023,47(10):174-185.

ZHANG Yi,WU Yifan,LI Chuandong,et al.Voltage Sag Risk Assessment Based on Fusion of Simulated and Measured Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):174-185.
张逸,吴逸帆,李传栋等.基于仿真与实测数据融合的电压暂降风险评估[J].电力系统自动化,2023,47(10):174-185. DOI： 10.7500/AEPS20220928008.

ZHANG Yi,WU Yifan,LI Chuandong,et al.Voltage Sag Risk Assessment Based on Fusion of Simulated and Measured Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):174-185. DOI： 10.7500/AEPS20220928008.

摘要

电压暂降风险评估有助于电压暂降防治与敏感用户选址。仿真模拟方法数据多但难以反映实际环境影响，数据驱动方法样本少且分布不均，导致全网各节点电压暂降风险难以得知。因此，文中提出一种基于仿真与实测数据融合的电压暂降风险评估方法。首先，从仿真与实测数据中筛选电压暂降风险影响因素，并构建表征暂降传播特性的影响域综合量化指标；其次，采用尾部类过采样与头部类欠采样构建仿真源域数据集，基于知识迁移与Armijo-Goldstein准则改进梯度下降法，构建无监测数据节点的残余电压多元回归预测模型；最后，结合预测结果与暂降耐受特性划分电压暂降风险级别。通过实际电网算例分析表明，所提方法的准确率与收敛性能相较于现有常用方法有所提高，能快速准确地评估全网电压暂降风险。

Abstract

Voltage sag risk assessment is helpful for voltage sag prevention and sensitive user siting. The simulation-based methods have a large amount of data which cannot reflect the influence of actual environment

and the data-driven methods have few samples with uneven distribution. So it is difficult to know the voltage sag risk of each bus in the whole network. Therefore

a voltage sag risk assessment method based on the fusion of simulated and measured data is proposed. First

the influencing factors of voltage sag risk are selected from simulated and measured data

and then the comprehensive quantitative index of the influence domain characterizing the voltage sag propagation characteristics is constructed. Second

the tail class oversampling and the head class undersampling are used to construct the simulation source domain dataset

and the gradient descent method is improved by knowledge transfer and Armijo-Goldstein criterion to construct the residual voltage multiple regression prediction model for the buses without measured data. Finally

the voltage sag risk level is classified by combining the predicted results with the voltage sag tolerance characteristics. The analysis of an actual power grid case shows that the accuracy and convergence performance of the proposed method are improved compared with the existing commonly used methods

and the voltage sag risk in the whole network can be evaluated quickly and accurately.

关键词

Keywords

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