计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法

李楠; 李保罗; 朱建华; 李天云

doi:10.7500/AEPS20200114005

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法
- Transient Stability Assessment Method Considering Sample Imbalance and Overlap
- 电力系统自动化-方正平台 2020年44卷第21期页码：64-71
- 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：
  
  李楠(1973—)，女，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：数据挖掘在电力系统中的应用。E-mail：jllinan@163.com
  李保罗(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘在电力系统中的应用。E-mail：378011236@qq.com
  朱建华(1986—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：励磁系统稳定与电能质量分析。E-mail：948970197@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51577023)
- DOI：10.7500/AEPS20200114005
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-01-14，
  
  修回日期：2020-07-16，
  
  网络出版日期：2020-09-04，
  
  纸质出版日期：2020-11-10
- 稿件说明：
移动端阅览
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

references

薛禹胜，赖业宁 . 大能源思维与大数据思维的融合：（一）大数据与电力大数据［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 1 ）： 1 - 8 .

XUE Yusheng ， LAI Yening . Integration of macro energy thinking and big data thinking： Part one big data and power big data ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 1 ）： 1 - 8 .

薛禹胜，赖业宁 . 大能源思维与大数据思维的融合：（二）应用及探索［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 8 ）： 1 - 13 .

XUE Yusheng ， LAI Yening . Integration of macro energy thinking and big data thinking： Part two applications and explorations ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 8 ）： 1 - 13 .

王永平，赵文强，杨建明，等 . 混合直流输电技术及发展分析［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 7 ）： 156 - 167 .

WANG Yongping ， ZHAO Wenqiang ， YANG Jianming ， et al . Hybrid high-voltage direct current transmission technology and its development analysis ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 7 ）： 156 - 167 .

VAN DER MEER A A ， GIBESCU M ， VAN DER MEIJDEN M A M M ， et al . Advanced hybrid transient stability and EMT simulation for VSC-HVDC systems ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2015 ， 30 （ 3 ）： 1057 - 1066 .

付强，杜文娟，王海风 . 交直流混联电力系统小干扰稳定性分析综述［J］. 中国电机工程学报， 2018 ， 38 （ 10 ）： 2829 - 2840 .

FU Qiang ， DU Wenjuan ， WANG Haifeng . Small signal stability analysis of AC/DC hybrid power system： an overview ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2018 ， 38 （ 10 ）： 2829 - 2840 .

管霖，曹绍杰 . 基于人工智能的大系统分层在线暂态稳定评估［J］. 电力系统自动化， 2000 ， 24 （ 2 ）： 22 - 26 .

GUAN Lin ， CAO Shaojie . Combination of heuristic reasoning and ANN to realize on-line transient stability assessment in large scale power systems ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2000 ， 24 （ 2 ）： 22 - 26 .

李常刚，李华瑞，刘玉田，等 . 大电网动态安全风险智能评估系统［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 22 ）： 67 - 75 .

LI Changgang ， LI Huarui ， LIU Yutian ， et al . Intelligent assessment system for dynamic security risk of large-scale power grid ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 22 ）： 67 - 75 .

王怀远，陈启凡 . 基于代价敏感堆叠变分自动编码器的暂态稳定评估方法［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 7 ）： 2213 - 2220 .

WANG Huaiyuan ， CHEN Qifan . A transient stability assessment method based on cost-sensitive stacked variational auto-encoder ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 7 ）： 2213 - 2220 .

周挺，杨军，周强明，等 . 基于改进LightGBM的电力系统暂态稳定评估方法［J］. 电网技术， 2019 ， 43 （ 6 ）： 1931 - 1940 .

ZHOU Ting ， YANG Jun ， ZHOU Qiangming ， et al . Power system transient stability assessment method based on modified LightGBM ［J］. Power System Technology ， 2019 ， 43 （ 6 ）： 1931 - 1940 .

鲍颜红，冯长有，任先成，等 . 基于支持向量机的在线暂态稳定故障筛选［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 22 ）： 52 - 58 .

BAO Yanhong ， FENG Changyou ， REN Xiancheng ， et al . Online transient stability fault screening based on support vector machine ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 22 ）： 52 - 58 .

戴远航，陈磊，张玮灵，等 . 基于多支持向量机综合的电力系统暂态稳定评估［J］. 中国电机工程学报， 2016 ， 36 （ 5 ）： 1173 - 1180 .

DAI Yuanhang ， CHEN Lei ， ZHANG Weiling ， et al . Power system transient stability assessment based on multi-support vector machines ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2016 ， 36 （ 5 ）： 1173 - 1180 .

KE G ， MENG Q ， FINLEY T ， et al . LightGBM： a highly efficient gradient boosting decision tree ［C］// Advances in Neural Information Processing Systems ， December 4 - 9 ， 2017 ， Long Beach， USA： 1 - 9 .

LIN T Y ， GOYAL P ， GIRSHICK R ， et al . Focal loss for dense object detection ［EB/OL］. ［ 2020-01-01 ］. https：//arxiv.org/abs/1708.02002 https://arxiv.org/abs/1708.02002 .

朱乔木，党杰，陈金富，等 . 基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估方法［J］. 中国电机工程学报， 2018 ， 38 （ 3 ）： 735 - 743 .

ZHU Qiaomu ， DANG Jie ， CHEN Jinfu ， et al . A method for power system transient stability assessment based on deep belief networks ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2018 ， 38 （ 3 ）： 735 - 743 .

姚德全，贾宏杰，赵帅 . 基于复合神经网络的电力系统暂态稳定评估和裕度预测［J］. 电力系统自动化， 2013 ， 37 （ 20 ）： 41 - 46 .

YAO Dequan ， JIA Hongjie ， ZHAO Shuai . Power system transient stability assessment and stability margin prediction based on compound neural network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2013 ， 37 （ 20 ）： 41 - 46 .

SHAHRIARI B ， SWERSKY K ， WANG Z ， et al . Taking the human out of the loop： a review of Bayesian optimization ［J］. Proceedings of the IEEE ， 2016 ， 104 （ 1 ）： 148 - 175 .

陈厚合，王长江，姜涛，等 . 基于端口能量的含VSC-HVDC的交直流混合系统暂态稳定评估［J］. 电工技术学报， 2018 ， 33 （ 3 ）： 498 - 511 .

CHEN Houhe ， WANG Changjiang ， JIANG Tao ， et al . Transient stability assessment in hybrid AC/DC systems with VSC-HVDC via port energy ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2018 ， 33 （ 3 ）： 498 - 511 .

GUPTA A ， GURRALA G ， SASTRY P S . An online power system stability monitoring system using convolutional neural networks ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2019 ， 34 （ 2 ）： 864 - 872 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于去噪扩散概率模型不平衡样本增强的暂态稳定评估

样本不平衡情况下的电力系统暂态稳定集成评估方法

基于多尺度图注意力网络的电力系统暂态稳定评估