计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法

黄明增; 文云峰; 苟竞; 江涵; 胥威汀; 李婷

doi:10.7500/AEPS20210305006

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计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法
- Maximum Frequency Deviation Prediction Method Considering Frequency Deviation Distribution and Penalty Cost
- 电力系统自动化 2021年45卷第23期页码：51-59
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  2.国网四川省电力公司经济技术研究院，四川省成都市 610041
  3.全球能源互联网集团有限公司，北京市 100031
- 作者简介：
  
  黄明增(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：低惯量电力系统稳定性智能化评估与控制。E-mail：hmingzeng4786@163.com
  文云峰(1986—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：低惯量电力系统规划、运行与控制。E-mail：yunfeng.8681@163.com
  苟竞(1988—)，男，博士，高级工程师，主要研究方向：电力系统规划和新能源并网设计。E-mail：scu_goujing@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52077066);湖南省自然科学优秀青年基金资助项目(2020JJ3011);湖湘青年科技创新人才项目(2020RC3015)
- DOI：10.7500/AEPS20210305006
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-03-05，
  
  修回日期：2021-06-23，
  
  网络出版日期：2021-09-13，
  
  纸质出版日期：2021-12-10
- 稿件说明：
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黄明增,文云峰,苟竞等.计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法[J].电力系统自动化,2021,45(23):51-59.

HUANG Mingzeng,WEN Yunfeng,GOU Jing,et al.Maximum Frequency Deviation Prediction Method Considering Frequency Deviation Distribution and Penalty Cost[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):51-59.
黄明增,文云峰,苟竞等.计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法[J].电力系统自动化,2021,45(23):51-59. DOI： 10.7500/AEPS20210305006.

HUANG Mingzeng,WEN Yunfeng,GOU Jing,et al.Maximum Frequency Deviation Prediction Method Considering Frequency Deviation Distribution and Penalty Cost[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):51-59. DOI： 10.7500/AEPS20210305006.

摘要

现有基于数据驱动的电力系统最大频率偏移预测方法忽略了样本分布不均匀对最大频率偏移预测的影响，其预测精度仍有进一步提升空间。为此，文中提出一种计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法。采用多源信息融合方法从系统运行信息中提取关键特征子集，避免维度爆炸问题。然后，构建级联轻梯度提升机，并在其损失函数中加入惩罚敏感机制，以使级联轻梯度提升机训练时根据频率偏移样本的分布概率及保守预测的惩罚代价自动修正样本损失值。基于IEEE 118节点标准系统的仿真结果表明，所提方法具有优异的预测精度和抗噪性能。

Abstract

Current data-driven maximum frequency deviation prediction methods for power systems ignore the effect of uneven sample distribution on the maximum frequency deviation

and its prediction accuracy can be further improved. To this end

this paper proposes a maximum frequency deviation prediction method considering the frequency deviation distribution and penalty cost. To avoid the dimensional explosion problem

the multi-source information fusion method is used to extract key input feature subsets from power system operation information. Then

a cascaded light gradient boosting machine (CasLightGBM) is constructed

and a punishment sensitivity mechanism is embedded into its loss function

which helps CasLightGBM automatically correct the sample loss value in training according to the probability distribution of frequency deviation samples and the penalty cost of conservative prediction. Simulation results based on the IEEE 118-bus test system show that the proposed method has excellent prediction accuracy and anti-noise performance.

关键词

Keywords

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