Case Filtering in Quantitative Analysis of Power System Transient Stability Under Complex Model

PENG Huimin; XUE Yusheng; LIU Qinglong; HUANG Tiangang; XUE Feng

doi:10.7500/AEPS20231224002

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Case Filtering in Quantitative Analysis of Power System Transient Stability Under Complex Model

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Case Filtering in Quantitative Analysis of Power System Transient Stability Under Complex Model
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 10, Pages: 145-153(2025)
- 作者机构：
  
  1.国电南瑞科技股份有限公司，江苏省南京市 211106
  2.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5108-202218280A-2-50-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20231224002
  CLC：
- Received：24 December 2023，
  
  Revised：2024-12-04，
  
  Published Online：09 April 2025，
  
  Published：25 May 2025
- 稿件说明：
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彭慧敏,薛禹胜,刘庆龙等.复杂模型下电力系统暂态稳定性量化分析的算例筛选[J].电力系统自动化,2025,49(10):145-153.

PENG Huimin,XUE Yusheng,LIU Qinglong,et al.Case Filtering in Quantitative Analysis of Power System Transient Stability Under Complex Model[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):145-153.
彭慧敏,薛禹胜,刘庆龙等.复杂模型下电力系统暂态稳定性量化分析的算例筛选[J].电力系统自动化,2025,49(10):145-153. DOI： 10.7500/AEPS20231224002.

PENG Huimin,XUE Yusheng,LIU Qinglong,et al.Case Filtering in Quantitative Analysis of Power System Transient Stability Under Complex Model[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(10):145-153. DOI： 10.7500/AEPS20231224002.

摘要

为在保证大规模可再生能源接入及混合输电等复杂因素下电力系统暂态稳定性量化分析强壮性的前提下，提高算例筛选算法的加速比，利用人工智能技术将已在简单模型下满足工程应用要求的准定量的分类法与在复杂模型下精确的定量分析法相集成。首先，在多步泰勒展开所得轨迹中提取能表征复杂因素影响敏感性及多摆稳定可信度的机理特征指标，预判复杂模型的影响程度并自适应调整分类阈值。然后，通过在数值积分和多步泰勒展开之间的自适应切换，近似计及复杂模型的影响，并引入自适应的变步长来减少计算量，实现双层的分类筛选。在4个工程系统中的近2万个算例中考核了该算法框架的有效性和强壮性。

Abstract

To ensure the robustness of quantitative analysis of transient stability in power systems under complex factors such as large-scale renewable energy integration and hybrid transmission

and to improve the acceleration ratio of case filtering algorithms

artificial intelligence technology is used to integrate the quasi-quantity classification method that meets engineering application requirements under simple models with accurate quantitative analysis methods under complex models. First

mechanism feature indicators are extracted from trajectories derived via multi-step Taylor expansion to characterize the sensitivity to complex factors and multi-swing stability confidence. These indicators enable pre-evaluation of the impact of complex models and adaptive adjustment of classification thresholds. Then

a two-layer classification filtering is implemented by adaptively switching between numerical integration and multi-step Taylor expansion

approximating the effects of complex models while introducing adaptive variable step sizes to reduce computational burden. The effectiveness and robustness of the algorithm are evaluated in nearly 20 000 cases across four actual power systems in China.

关键词

Keywords

references

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