Assessment Method for Transient Voltage Stability of Power Grids Based on Combined Active Learning and Self-training

ZUO Jianhui; SHI Fang; SONG Xuemeng; YANG Wenxian; TIAN Shuoshuo; NIE Liqiang

doi:10.7500/AEPS20240922002

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Assessment Method for Transient Voltage Stability of Power Grids Based on Combined Active Learning and Self-training

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- Assessment Method for Transient Voltage Stability of Power Grids Based on Combined Active Learning and Self-training
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 2, Pages: 177-187(2026)
- 作者机构：
  
  1.电动汽车电网接入技术国家地方联合工程实验室（山东大学），山东省济南市 250061
  2.山东大学计算机科学与技术学院，山东省青岛市 266237
  3.山东大学电气工程学院，山东省济南市 250061
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20240922002
  CLC：
- Received：22 September 2024，
  
  Revised：2025-04-21，
  
  Online First：16 June 2025，
  
  Published：25 January 2026
- 稿件说明：
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左建辉,石访,宋雪萌等.主动学习与自训练相结合的电网暂态电压稳定评估方法[J].电力系统自动化,2026,50(2):177-187.

ZUO Jianhui,SHI Fang,SONG Xuemeng,et al.Assessment Method for Transient Voltage Stability of Power Grids Based on Combined Active Learning and Self-training[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):177-187.
左建辉,石访,宋雪萌等.主动学习与自训练相结合的电网暂态电压稳定评估方法[J].电力系统自动化,2026,50(2):177-187. DOI： 10.7500/AEPS20240922002.

ZUO Jianhui,SHI Fang,SONG Xuemeng,et al.Assessment Method for Transient Voltage Stability of Power Grids Based on Combined Active Learning and Self-training[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(2):177-187. DOI： 10.7500/AEPS20240922002.

摘要

快速、准确地评估电网暂态电压稳定性对系统安全稳定运行具有重要意义。时域仿真法耗时长，难以满足实时评估需求；人工智能算法因模型训练和迁移的效率较低，难以满足实际应用需求。为此，提出主动学习与自训练相结合的电网暂态电压稳定评估方法。首先，在损失函数中引入对比损失指标，以提升暂态电压稳定分类模型性能。接着，采用主动学习策略筛选目标域中少量样本进行长时间尺度仿真，并精确标注电压稳定性标签，对模型参数进行初次微调。然后，应用调优后模型对目标域剩余无标签样本进行伪标签标注，并选择高置信度样本对模型参数进行二次微调，以充分挖掘目标域无标签样本价值、提升模型预测精度和迁移效率。最后，采用CEPRI-VC标准算例验证了所提方法在准确性和时效性方面优于传统方法。

Abstract

Fast and accurate assessment of transient voltage stability after power grid disturbance is of great significance for the safe and stable operation of the system. The time-domain simulation method is time-consuming and difficult to meet the requirements of real-time assessment. Artificial intelligence algorithms

due to the low efficiency of model training and transfer

are difficult to meet the requirements of practical applications. To this end

an assessment method for transient voltage stability of power grids based on combined active learning and self-training is proposed. Firstly

a contrastive loss metric is introduced into the loss function to enhance the performance of the transient voltage stability classification model. Then

an active learning strategy is adopted to screen a small number of samples in the target domain for long-timescale simulation and precisely labels the voltage stability tags

and the initial fine-tuning of the model parameters is carried out. Secondly

the optimal fine-tuned model is applied to pseudo-label the remaining unlabeled samples in the target domain

and high-confidence samples are selected for the secondary fine-tuning of the model parameters

to fully explore the value of the unlabeled samples in the target domain

thus improving the prediction accuracy and transfer efficiency of the model. Finally

the CEPRI-VC standard cases are applied to verify that the proposed method is superior to the conventional methods in terms of accuracy and timeliness.

关键词

Keywords

references

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